УДК 612.822.3
СЕЛЕКТИВНЫЙ АЛГОРИТМ АДАПТИВНОЙ LMS-ФИЛЬТРАЦИИ ОКУЛОГРАФИЧЕСКИХ АРТЕФАКТОВ ДЛЯ ПОРТАТИВНЫХ СИСТЕМ НЕЙРОБИОУПРАВЛЕНИЯ
М. С. Галушка, аспирант ИНЭП ЮФУ, Таганрог, Россия;
orcid.org/0009-0000-3550-9518, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
В. Ю. Вишневецкий, к.т.н., доцент кафедры ЭГАиМТ ИНЭП ЮФУ, Таганрог, Россия;
e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Эффективность систем нейробиоуправления (биологической обратной связи по ЭЭГ) критически зависит от качества очистки сигнала от окулографических артефактов в реальном времени. Для портативных одноканальных устройств классические методы фильтрации часто оказываются неэффективными или вносят значительные искажения в полезный сигнал. В данной работе предложен и математически обоснован селективный гибридный алгоритм на основе фильтра наименьших средних квадратов (LMS). Ключевой особенностью метода является использование вспомогательного фронтального канала для стробирования процесса фильтрации и оптимизации шага сходимости исключительно на артефактных сегментах данных. Для объективной оценки предложенного подхода проведено численное моделирование на полусинтетических данных с известным эталонным сигналом. Результаты показали, что разработанный алгоритм обеспечивает подавление артефактов на уровне 7,77 дБ, сохраняя при этом мощность диагностически значимых биоритмов (альфа-, SMR-ритмы) с погрешностью не более 0,1 – 9,1 %. Предложенное решение минимизирует среднеквадратическую ошибку восстановления сигнала и не вносит искажений в ЭЭГ-активность в периоды отсутствия помех, что делает его оптимальным для прецизионных мобильных систем реабилитации.
Ключевые слова: электроэнцефалография, адаптивная фильтрация, LMS, нейрофидбек, артефакты моргания, математическое моделирование, биологическая обратная связь.