本文關(guān)鍵詞：基于雙密度小波鄰域相關(guān)閾值處理的腦電信號消噪方法　出處：《模式識別與人工智能》2014年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為消除混雜在腦電信號(EEG)中的噪聲,提出一種基于雙密度小波鄰域相關(guān)閾值處理的EEG消噪方法.利用雙密度小波對EEG分解,得到多層的信號高頻系數(shù).根據(jù)小波系數(shù)的局部統(tǒng)計依賴性,運用鄰域相關(guān)閾值處理算法進行收縮,將收縮后的小波系數(shù)進行重構(gòu)得到消噪后的信號.對加噪標(biāo)準(zhǔn)信號和實測EEG的消噪實驗結(jié)果表明,與一代離散小波和傳統(tǒng)軟閾值法相比,信噪比、均方根誤差和最大誤差3個消噪效果評價指標(biāo)都有明顯改善.
[Abstract]:In order to eliminate the noise in EEG signal, a new EEG denoising method based on the neighborhood correlation threshold processing of double density wavelet is proposed. The EEG is decomposed by double density wavelet. According to the local statistical dependence of wavelet coefficients, the neighborhood correlation threshold processing algorithm is used to shrink. The de-noised signal is obtained by reconstruction of the shrinking wavelet coefficients. The experimental results of denoising standard signals and the actual EEG show that the SNR is higher than that of the conventional soft threshold method and the discrete wavelet transform. The root mean square error (RMS) and the maximum error (RMS) were all significantly improved.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)智能控制與機器人研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61172134 61201300) 浙江省國際科技合作項目(No.2013C24016)資助
【分類號】：TN911.4
【正文快照】： 1引言腦電信號(Electroencephalogram,EEG)是中樞神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生的生物電活動而衍射到腦皮的募集信號,當(dāng)人在主動思維或受到不同的感覺刺激時,EEG的特征具有明顯差異.對EEG進行分析,可獲得大量的生理、心理及病理信息[1].EEG是一種非線性非平穩(wěn)且非常微弱的信號,其幅值是μV級,

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1439656