【摘 要】
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EOG(眼动电图-Electrooculogram)是一种常用的眼运动记录技术.EOG扫视信号的处理中一直存在两个问题:采样得到的EOG信号中除EOG信号外还包含了其它的伪差(如:EEG-脑电信号和E
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EOG(眼动电图-Electrooculogram)是一种常用的眼运动记录技术.EOG扫视信号的处理中一直存在两个问题:采样得到的EOG信号中除EOG信号外还包含了其它的伪差(如:EEG-脑电信号和EMG-肌电信号)和一些硬件噪声,这些伪差和噪声表现为附加的非线性漂移和非白色非高斯的噪声;眨眼信号也是一种产生于人眼的生物电信号,它的存在给EOG扫视信号的处理带来困难.针对这两个问题,本文建立了EOG理想曲线的模型(IEP模型)并提出基于IEP模型的算法来提取扫视信号的特征;建立了EOG信号和眨眼信号的混合模型并使用盲源分离方法来分离眨眼信号.文中的实验证明了算法的有效性,对扫视角度数据估计的精度可以达到4°.
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