Nghiên cứu phương pháp lọc nhiễu tín hiệu điện não và ứng dụng trong nhận diện một số trạng thái của tín hiệu điện não

Tóm tắt

Tín hiệu điện não (Electroencephalography - EEG) thu được thường bị ảnh hưởng của nhiều loại nhiễu như nhiễu 50 Hz, nhiễu cơ do cơ thể chuyển động, nhiễu tim, nhiễu mắt... Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng các phương pháp như: phân tích thành phần độc lập (Independent Component Analysis– ICA), biến đổi Wavelet rời rạc và lọc số để lọc nhiễu, phân loại thành phần cơ bản cho tín hiệu điện não. Sau đó, chúng tôi tính các giá trị năng lượng trung bình để nhận diện các trạng thái của tín hiệu điện não như chớp mắt, suy nghĩ, cảm xúc, hút thuốc lá và huyết áp. Các kết quả tính toán và mô phỏng trên tín hiệu điện não sẽ chứng minh cho tính hiệu quả của giải pháp.