1 重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065
2 重庆邮电大学 通信新技术应用研究中心, 重庆 400065
3 重庆信科设计有限公司, 重庆 401121
为了减小在剧烈环境中脉搏波信号产生的运动伪迹, 采用mimic数据库中由光子器件构成的光电传感器采集的脉搏信号, 通过陀螺仪信号和三轴加速度互补滤波来矫正三轴加速度的角度, 运用奇异谱分析将矫正后的三轴加速度信号分组为不同频率成分的信号, 作为三级快速横向递归最小二乘(FTRLS)算法的参考信号自适应消除运动伪迹。结果表明, 与最小均方算法、递归最小二乘法相比, 信噪比分别提升了12.2%、6.7%, 均方根误差分别减少了30%, 11%, 并且提高了计算速度。该研究对去除频域上脉搏波的运动干扰谱峰, 保留重博波信息是有帮助的。
光子器件 运动伪迹 互补滤波 奇异谱分析 快速横向递归最小二乘算法 photonic device motion artifact complementary filtering singular spectrum analysis fast transverse recursive least square algorithm
河北大学电子信息工程学院, 河北 保定 071002
功能性近红外光谱技术(fNIRS)作为一种新兴的神经成像技术得到了广泛关注,然而fNIRS信号中运动伪迹的存在会使信号的处理结果产生偏差。提出了一种定向中值滤波和数学形态学相结合的算法——tMedMor算法,并采用该算法对fNIRS信号中的三种运动伪迹(包括尖峰、基线突变和缓慢漂移)进行去除;然后用仿真数据和实验数据进行了验证,并将所提算法与常用的几种算法进行对比,结果表明:tMedMor算法在均方误差、信噪比、皮尔逊相关系数的平方、峰峰误差方面具有良好的表现,说明该算法可以作为一种新方法用于fNIRS信号的预处理阶段。
光谱学 功能性近红外光谱 中值滤波 数学形态学 运动伪迹 光学学报
2020, 40(22): 2230002
1 中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室, 北京 100094
2 天津大学精密仪器学院, 天津 300072
功能性近红外技术是一种新型无损检测人脑功能性活动的探测技术，该技术监测到的脑功能信号易受到生理活动和人的相对运动的干扰，分别称为生理干扰和运动伪迹，这些干扰的存在严重影响信号质量，因此需要开发消除生理干扰和运动伪迹的信号处理方法。介绍了目前功能性近红外信号的主要干扰源、相应的生理干扰与运动伪迹的去除方法，分析了当前功能性近红外技术存在的问题和可能的发展方向,并重点讨论了功能性核磁共振技术与功能性近红外技术的优劣。最后总结了功能性近红外数据处理方面的发展前景。
医用光学 功能性近红外光谱 生理干扰 运动伪迹 激光与光电子学进展
2015, 52(10): 100007
