【摘要】：針對現(xiàn)有完備總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法在腦電去噪中的模態(tài)篩選偏差問題,結(jié)合改進的完備總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ICEEMD)與近似熵,提出一種新的腦電(EEG)信號去噪方法。對EEG信號進行ICEEMD分解,得到一系列本征模態(tài)函數(shù)(IMF),再對IMF分別計算近似熵,比較并選擇近似熵值最大的IMF作為去噪后的信號。基于模擬信號和真實腦電信號的實驗結(jié)果表明,與添加自適應(yīng)噪聲的完備總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法相比,該方法能得到更清晰穩(wěn)定的去噪結(jié)果,并且解決了IMF盲目選取導(dǎo)致的去噪失準及虛假模態(tài)等問題。
[Abstract]:Aiming at the problem of modal screening deviation in EEG denoising by existing complete population empirical mode decomposition (EMD) methods, a new method of EEG (EEG) signal de-noising is proposed by combining the improved complete total empirical mode decomposition (ICEEMD) and approximate entropy. The EEG signal is decomposed by ICEEMD and a series of intrinsic mode functions (IMF), are obtained. Then the approximate entropy of IMF is calculated respectively. The IMF with the largest approximate entropy is compared and selected as the denoised signal. The experimental results based on analog signals and real EEG signals show that the proposed method can obtain more clear and stable denoising results than the complete empirical mode decomposition method with adaptive noise. It also solves the problems of denoising and false mode caused by blind selection of IMF.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所;哈爾濱理工大學(xué);首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科;
【基金】：國家“863”計劃項目(2015AA020514) 國家自然科學(xué)基金(61301042) 中國科學(xué)院百人計劃項目 江蘇省自然科學(xué)基金(BK2012189) 蘇州市醫(yī)療器械與新醫(yī)藥專項(ZXY201426) 2014年度中法“蔡元培”交流合作項目(201404490123) 腦功能疾病調(diào)控治療北京市重點實驗室開放課題
【分類號】：R318;TN911.7

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本文編號：2235297