基于双密度小波邻域相关阈值处理的脑电信号消噪方法

发布时间：2018-01-18 05:27

  本文关键词：基于双密度小波邻域相关阈值处理的脑电信号消噪方法　出处：《模式识别与人工智能》2014年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为消除混杂在脑电信号(EEG)中的噪声,提出一种基于双密度小波邻域相关阈值处理的EEG消噪方法.利用双密度小波对EEG分解,得到多层的信号高频系数.根据小波系数的局部统计依赖性,运用邻域相关阈值处理算法进行收缩,将收缩后的小波系数进行重构得到消噪后的信号.对加噪标准信号和实测EEG的消噪实验结果表明,与一代离散小波和传统软阈值法相比,信噪比、均方根误差和最大误差3个消噪效果评价指标都有明显改善.
[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.
【作者单位】： 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61172134 61201300) 浙江省国际科技合作项目(No.2013C24016)资助
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 1引言脑电信号(Electroencephalogram,EEG)是中枢神经系统产生的生物电活动而衍射到脑皮的募集信号,当人在主动思维或受到不同的感觉刺激时,EEG的特征具有明显差异.对EEG进行分析,可获得大量的生理、心理及病理信息[1].EEG是一种非线性非平稳且非常微弱的信号,其幅值是μV级,

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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