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运动伪影降低了脑电图（EEG）信号中信息质量。在这项研究中，我们开发了一种有效的方法来通过使用经验小波变换（EWT）技术来减轻脑电图信号中的运动伪像。首先，我们将EEG信号分解为称为固有模式函数（IMFS）的窄带信号。这些IMF进一步处理以抑制工件。在我们的第一种方法中，主成分分析（PCA）用于抑制这些分解的IMF中的噪声。在第二种方法中，使用方差度量识别具有嘈杂成分的IMF，然后将其删除以获得伪影抑制的脑电图信号。我们的实验是在EEG信号的公开生理学数据集上进行的，以证明我们方法在抑制运动伪像的有效性。更重要的是，基于IMF的基于IMF的方法比基于EWT-PCA的方法提供了明显更好的性能。此外，基于IMF的方法的方法比基于EWT-PCA的方法更有效。我们提出的基于IMF变量的方法达到了28.26 dB的平均信号与噪声比（𝛥 snR），并超过了用于移动伪像的现有方法。
英国生物银行的见解决策分析期刊
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