第40卷第3期计算机应用与软件Vol.40No．32023年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar．2023基于VFFＲLS滤波器的脑电时序随机噪声去除方法连召洋1，2，3段立娟1，2，3*陈军成1乔元华41(北京工业大学信息学部北京100124)2(可信计算北京市重点实验室北京100124)3(信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124)4(北京工业大学应用数理学院北京100124)收稿日期:2020－07－24。国家自然科学基金项目(61672070，61572004)。连召洋，博士生，主研领域:脑点信号处理，人工智能。段立娟，教授。陈军成，讲师。乔元华，教授。摘要为恢复被随机噪声破坏的脑电信号，提出一种基于可变遗忘因子VFFＲLS的脑电时序随机强噪声去除算法，并在脑机接口BCI数据集上对包含LMS、NLMS、PLMS和FTＲLS在内的8种不同滤波器的噪声去除效果进行对比分析。实验结果表明，与主流的其他自适应滤波方法相比，基于可变遗忘因子VFFＲLS自适应滤波器在BCI的运动想象数据集上的时序随机强噪声去除效果明显，有较小的根均方误差和较大的信噪比。关键词EEG脑机接口VFFＲLS时序随机噪声噪声去除中图分类号TP3文献标志码ADOI:10．3969/j．issn．1000-386x．2023．03．043ＲANDOMNOISEＲEMOVALMETHODFOＲEEGTIMESEＲIESBASEDONVFFＲLSFILTEＲLianZhaoyang1，2，3DuanLijuan1，2，3*ChenJuncheng1QiaoYuanhua41(FacultyofInformationTechnology，BeijingUniversityofTechnology，Beijing100124，China)2(BeijingKeyLaboratoryofTrustedComputing，Beijing100124，China)3(NationalEngineeringLaboratoryforKeyTechnologiesofInformationSecurityLevelProtection，Beijing100124，China)4(CollegeofAppliedSciences，BeijingUniversityofTechnology，Beijing100124，China)AbstractInordertorecoverEEGsignaldamagedbysequentialrandomnoise，thispaperproposesarandomstrongnoiseremovalalgorithmforEEGtimeseriesbasedonthevariableforgettingfactorVFFＲLS．Thennoiseremovaleffectsof8differentfilters，includingLMS，NLMS，PLMSandFTＲLS，werecomparedontheBCI(braincomputerinterface)dataset．Theexperimentalresultsshowthat，comparedwithothermainstreamadaptivefilteringmethods，theperformanceofsequentialrandomstrongnoiseremovalbasedonthevariableforgettingfactorVFFＲLSadaptivefilteronthismotionimagerydatasetofBCIisobvious．Ithasasmallerrootmeansquareerro...
