本文關(guān)鍵詞：基于ICA與小波閾值的癲癇腦電信號(hào)去噪方法　出處：《西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：在癲癇性發(fā)作的自動(dòng)檢測(cè)中,腦電信號(hào)的去噪對(duì)檢測(cè)結(jié)果起著至關(guān)重要的作用。文中提出了一種新的基于ICA與小波閾值的癲癇腦電信號(hào)去噪方法。該方法首先利用ICA將多通道癲癇腦電信號(hào)分解為若干獨(dú)立分量;其次基于獨(dú)立分量與腦電信號(hào)間的夾角余弦識(shí)別含噪獨(dú)立分量并用小波閾值對(duì)其去噪處理;最終,在去噪后的癲癇腦電信號(hào)與原始癲癇腦電信號(hào)中提取樣本熵作為腦電特征,并結(jié)合超限學(xué)習(xí)機(jī)完成癲癇性發(fā)作的自動(dòng)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在去噪后癲癇腦電信號(hào)上的分類性能均優(yōu)于原始癲癇腦電信號(hào),該文所提方法一定程度上達(dá)到了自動(dòng)去除腦電噪聲的效果。同時(shí),該方法避免了去噪過程中對(duì)噪聲人工辨別及干凈參考噪聲選取等問題。
【作者單位】： 西北大學(xué)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61473223) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(2014JM1016)
【分類號(hào)】：R742.1;TN911.4
【正文快照】： 腦電圖(electroencephalography,EEG)是腦神經(jīng)細(xì)胞群自發(fā)性、節(jié)律性電活動(dòng)在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。腦電圖中包含著大量的生理和病理信息,在研究人腦功能、疾病診斷和康復(fù)工程等中發(fā)揮著重要的作用。然而,腦電信號(hào)本身非常微弱,其幅值范圍在100μV以下,因此腦電圖在采

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3 郭忠;廖海洋;陳益;李宇航;呂建波;;一種改進(jìn)小波閾值函數(shù)在拉曼光譜去噪的應(yīng)用[A];2009全國(guó)虛擬儀器大會(huì)論文集（一）[C];2009年

4 劉婷婷;陳小宏;李景葉;;基于f-x域CEEMD與小波閾值結(jié)合法去除相干和隨機(jī)噪聲[A];中國(guó)地球物理2013——第二十專題論文集[C];2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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3 羊初發(fā);基于EMD的時(shí)頻分析與濾波研究[D];電子科技大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：1314141