一种基于EWT-ICEEMDAN的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法

《一种基于EWT-ICEEMDAN的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法》是一篇聚焦于脑电信号处理领域的研究论文。该论文旨在解决单通道脑电信号中常见的眼电伪迹问题，为后续的脑机接口、神经科学以及临床诊断等领域提供更加准确和可靠的信号数据。

眼电伪迹是脑电信号中常见的一种干扰，主要来源于眼球运动或眨眼等生理活动。这些伪迹在时间域上表现为较大的波幅波动，容易掩盖真实的脑电信号，影响后续分析结果的准确性。传统的去伪迹方法多采用多通道信号进行处理，但在实际应用中，由于设备限制或患者配合度等因素，往往只能获取单通道脑电信号，这使得传统方法难以直接应用。

针对这一问题，本文提出了一种基于EWT-ICEEMDAN的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法。EWT（Empirical Wavelet Transform）是一种自适应的时频分析方法，能够根据信号特性自动提取不同频率成分，适用于非平稳信号的分解。而ICEEMDAN（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是对传统EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）的改进版本，具有更高的分解精度和稳定性。

该算法结合了EWT与ICEEMDAN的优势，首先利用EWT对原始信号进行初步分解，提取出可能包含眼电伪迹的高频分量。随后，通过ICEEMDAN进一步对这些分量进行细化分解，以更精确地识别和分离眼电伪迹。最后，根据眼电伪迹的特征，如能量分布和时频特性，选择合适的分量进行重构，从而实现伪迹的有效去除。

实验部分采用了真实脑电信号数据集进行验证，对比了该算法与其他传统方法在去伪迹效果上的差异。结果表明，基于EWT-ICEEMDAN的算法在信噪比提升、伪迹去除效率以及信号保真度等方面均优于传统方法，尤其是在单通道情况下表现更为突出。

此外，该算法还具备良好的计算效率和实时性，适用于实际应用中的在线处理需求。作者在论文中详细描述了算法的实现流程，并提供了参数设置建议，为后续研究者提供了参考依据。

综上所述，《一种基于EWT-ICEEMDAN的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法》为单通道脑电信号处理提供了一种新的思路和方法。通过融合EWT与ICEEMDAN的优势，该算法在提高去伪迹效果的同时，也保证了信号的完整性与可靠性，具有较高的实用价值和研究意义。