基于小波变换和FastICA 的眼电伪迹去除研究

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摘 要：为了高效去除脑电信号（Electroencephalogram，EEG）中的眼电伪迹，文章提出一种基于小波变换（Wavelet Transform，WT）和快速独立成分分析（Fast Independent Component Analysis，FastICA）相结合的眼电伪迹去除方法。首先，应用小波变换将信号分解成不同频率的小波分量，采用适合的小波基函数和阈值针对高低频噪声做去噪处理;其次，应用FastICA算法分离出各通道的独立成分，获取纯净的脑电信号;最后，对BCI competition IV公共数据集应用融合算法，并输入支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行分类验证。（剩余650字）

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