基于小波包变换的脑电波信号降噪及特征提取

发布时间：2017-09-09 17:38

  本文关键词：基于小波包变换的脑电波信号降噪及特征提取

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【摘要】：针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号干扰等特点,对基于小波变换和小波包变换的脑电波信号的滤波降噪方法,和基于小波包变换的脑电波信号特征提取方法进行了研究。首先利用MindSet采集到原始脑电波数据,然后分别应用小波变换和小波包变换对其进行降噪处理,比较了两种方法的性能,验证了基于小波包变换的降噪方法的优越性和特征提取方法的有效性。
【作者单位】： 南京理工大学自动化学院;南京工业大学自动化与电气工程学院;
【关键词】： 脑电波信号 降噪 特征提取 小波变换 小波包变换
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51175266) 江苏省高校自然科学基金资助项目(12KJB510008) 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXZZ13-0207)
【分类号】：TN911.4;R741.044
【正文快照】： 1引言脑电波信号EEG(Electro Encephalo Gram)是中枢神经系统产生的生物电活动,人在主动思维或受到不同的感觉刺激时,能够产生特定模式的脑电信号[1]。脑电波信号具有多样性、非线性以及微弱性的特点,其频带主要在低频和超低频范围内,主要频率在0.5~100Hz之间,信号幅值范围为5

【参考文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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1 潘，

本文编号：821834