【摘 要】
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眼动电图(Electrooculogram,EOG)是无创记录眼球运动的一种有效方法,它能记录到眼球的任何微小动作,甚至闭眼状态下眼球的动作。为能自动识别其所包含的眼动信息,本文从时域
【基金项目】
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重庆市自然科学基金(2006BB2043,2006BB2142);重庆市大学生物工程学院创新基金资助项目
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眼动电图(Electrooculogram,EOG)是无创记录眼球运动的一种有效方法,它能记录到眼球的任何微小动作,甚至闭眼状态下眼球的动作。为能自动识别其所包含的眼动信息,本文从时域分析出发,提出了幅度阈值法和微分法2种眼动信息识别方法,并重点实现了微分算法。微分法识别眼动信息的基本思想是,对基线调整、平滑处理后的EOG信号进行求一阶微分的运算,然后对微分结果求极值,最后根据不同眼动模式下EOG波形的微分极值分布特征进行眼动信息的识别。通过该法对19个EOG样本中所包含的眼动信息的识别,最终得到了总误判率小于0.02的结果。最后,本文还给出了从眨眼EOG波形分析得来的眨眼时的眼球动作的现象。
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