基于自适应阈值的脑电信号去噪方法

发布时间：2018-12-21 08:17

【摘要】：脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。
[Abstract]:In order to effectively remove noise and retain useful information, this paper proposes an improved threshold algorithm for EEG noise removal based on soft threshold de-noising. The wavelet transform is used to decompose the EEG signal to obtain the multilayer high frequency coefficient and low frequency coefficient; according to the different levels of decomposition, the wavelet coefficient is self-adaptive threshold processing; the scaled wavelet coefficient is reconstructed to get the de-noised EEG signal. The SNR and root mean square error are taken as quantitative indexes of denoising effect. The improved algorithm is compared with the hard threshold method, the soft threshold method and the Garrote threshold method. The results show that the improved threshold method is superior to the other three threshold methods.
【作者单位】： 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;浙江大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61372023,61201300,61201302,61172134) 浙江省自然科学基金项目(LQ13F010014) 杭州电子科技大学研究生品牌课程建设项目(PPKC2013YB006)
【分类号】：TN911.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2388650