Trong nghiên cứu này, dữ liệu gồm tín hiệu điện não tại 19 điện cực. Với giả sử số điện cực bằng số nguồn độc lập, thực hiện ICA bằng cơng cụ EEGLAB (v2020.0) thu được 19 thành phần độc lập [47].
Sau khi thực hiện phân tách các thành phần độc lập, từ 19 điện cực thu được 19 thành phần độc lập. Các thành phần này được đối chiếu với các tín hiệu chuẩn để dự đốn và gán nhãn cho từng thành phần như sau:
47
Hình 4. 3.Phân tích tín hiệu tại 19 kênh điện não thành 19 thành phần độc lập
Hình 4-4 và hình 4-5 biểu thị phổ tần số của tín hiệu trước lọc và sau khi thực hiện ICA loại bỏ nhiễu. Quan sát phổ tần số tín hiệu trước khi lọc và sau khi lọc
ICA, thấy biên độ các thành phần tần số trong khoảng 0.5-10 (Hz), tương ứng với
dải tần số điện mắt giảm.
- Phổ tần tín hiệu gốc:
48 - Phổ tần tín hiệu sau lọc:
Hình 4. 5.Phổ tần tín hiệu sau lọc
Hình 5-6 thể hiện tín hiệu điện não theo thời gian. Quan sát tín hiệu điện não trước lọc ICA và sau lọc, đặc biệt tại hai điện cực Fp1 và Fp2 (hai điện cực chịu ảnh hưởng bởi nhiễu chớp mắt nhiều nhất) thấy các sĩng cĩ biên độ lớn, tần số thấp tương ứng với nhiễu điện mắt đã bị loại bỏ.
Quan sát tín hiệu tại hai điện cực chịu ảnh hưởng nhiễu mắt nhiều nhất Fp1 và
Fp2 (phần tín hiệu trong khung màu đỏ ở hình 4-6) thấy: thành phần tín hiệu nhiễu
mắt (biên độ lớn: 10μV-2mV, tần số thấp: 0,1-10Hz) đã được loại bỏ.
Hình 4. 6.Loại bỏ nhiễu mắt trên bản ghi điện não đồ bằng phương pháp phân tích
49