文章摘要:针对癫痫发作前期脑电信号中含有运动伪迹影响癫痫预测的问题，提出一种变分模态分解—自适应熵阈值（VMD-AET）的运动伪迹去除方法。设计了实验室环境下8种模拟运动状态，分析不同运动状态下脑电信号的变化规律；利用VMD方法获得脑电信号各频带的变分模态分量，对分量进行能量熵求解和排序；采用不同的熵阈值进行运动状态下伪迹分量的去除，比较得到最优阈值，得到不含运动伪迹的脑电信号。采用Matlab软件使用VMD-AET方法实现了脑电信号中运动伪迹的有效去除。实验结果表明：每种运动状态均能达到去伪迹效果，在跑步时伪迹去除率和信噪比提升最高；对癫痫病人发作前期脑电信号的伪迹去除率为5.54%，信噪比提升达到10.35dB;与常用的独立成分分析和经验模式分解的阈值法进行对比，所提VMD-AET方法的伪迹去除率和信噪比提升了1.47%和3.36dB。可满足对移动脑电运动干扰的预处理要求。

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论文分类号:R742.1;TN911.7