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基于小波收缩的改进阈值脑电信号去噪方法研究
被引量：
1
1
作者
楚瑞博
王剑
+1 位作者
张迁
陈欢欢
《现代电子技术》
2023年第11期76-80,共5页
脑电(EEG)信号是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层的反应,但采集到的脑电信号一般都含有大量噪声信号。为了有效去除噪声信号并保留有用信息,在经过研究分析后提出一种基于小波收缩的改进阈值去除脑电信号噪声的方法,改进的阈值可以随...
脑电(EEG)信号是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层的反应,但采集到的脑电信号一般都含有大量噪声信号。为了有效去除噪声信号并保留有用信息,在经过研究分析后提出一种基于小波收缩的改进阈值去除脑电信号噪声的方法,改进的阈值可以随着分解层数的变化而变化,在实际中可灵活应用。首先利用小波变换对脑电信号进行分解,得到多层的高频系数和低频系数;然后根据分解层次的不同,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,得到去噪声后的脑电信号。以信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)作为去噪效果的定量指标,通过实验对比了改进阈值法和软硬阈值法以及自适应阈值法,实验结果表明基于小波收缩改进的阈值法去噪效果优于其他三种阈值法。
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关键词
小波阈值
去噪
脑电信号去噪
小波收缩
阈值改进
脑
电信号
分解
去噪
指标
在线阅读
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职称材料
小波包分析和FastICA相结合对单通道脑电信号的去噪研究
被引量：
1
2
作者
姚健康
熊根良
《现代电子技术》
2021年第7期60-65,共6页
采用基于小波包分析的FastICA方法对单通道脑电信号进行去噪,由于脑电信号并不是独立的,分离信号和源信号对应关系也不确定,直接采用FastICA对多通道脑电信号进行处理,最终的去噪效果并不理想。因此先用小波包对单通道脑电信号进行分解...
采用基于小波包分析的FastICA方法对单通道脑电信号进行去噪,由于脑电信号并不是独立的,分离信号和源信号对应关系也不确定,直接采用FastICA对多通道脑电信号进行处理,最终的去噪效果并不理想。因此先用小波包对单通道脑电信号进行分解,从而得到频带较窄的子带信号,可保证源信号具有一定的独立性,有利于噪声独立分量的分离和去除,也为单通道脑电信号的去噪提供了思路。从时域分析、傅里叶变换、功率谱密度分析以及信噪比和均方根误差的角度,对比多导联FastICA的去噪效果,可以发现所提出的方法较为有效。
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关键词
小波包分解
独立成分分析
脑电信号去噪
信号
处理
信号
分解
去噪
效果对比
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职称材料
题名
基于小波收缩的改进阈值脑电信号去噪方法研究
被引量：
1
1
作者
楚瑞博
王剑
张迁
陈欢欢
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
出处
《现代电子技术》
2023年第11期76-80,共5页
基金
云南省重大科技专项计划资助项目(202102AA100021)。
文摘
脑电(EEG)信号是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层的反应,但采集到的脑电信号一般都含有大量噪声信号。为了有效去除噪声信号并保留有用信息,在经过研究分析后提出一种基于小波收缩的改进阈值去除脑电信号噪声的方法,改进的阈值可以随着分解层数的变化而变化,在实际中可灵活应用。首先利用小波变换对脑电信号进行分解,得到多层的高频系数和低频系数;然后根据分解层次的不同,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,得到去噪声后的脑电信号。以信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)作为去噪效果的定量指标,通过实验对比了改进阈值法和软硬阈值法以及自适应阈值法,实验结果表明基于小波收缩改进的阈值法去噪效果优于其他三种阈值法。
关键词
小波阈值
去噪
脑电信号去噪
小波收缩
阈值改进
脑
电信号
分解
去噪
指标
Keywords
wavelet threshold denoising
EEG signal denoising
wavelet contraction
threshold improvement
EEG signal decomposition
denoising index
分类号
TN911.7-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
小波包分析和FastICA相结合对单通道脑电信号的去噪研究
被引量：
1
2
作者
姚健康
熊根良
机构
南昌大学机电工程学院江西省机器人与焊接自动化重点实验室
出处
《现代电子技术》
2021年第7期60-65,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61763030)。
文摘
采用基于小波包分析的FastICA方法对单通道脑电信号进行去噪,由于脑电信号并不是独立的,分离信号和源信号对应关系也不确定,直接采用FastICA对多通道脑电信号进行处理,最终的去噪效果并不理想。因此先用小波包对单通道脑电信号进行分解,从而得到频带较窄的子带信号,可保证源信号具有一定的独立性,有利于噪声独立分量的分离和去除,也为单通道脑电信号的去噪提供了思路。从时域分析、傅里叶变换、功率谱密度分析以及信噪比和均方根误差的角度,对比多导联FastICA的去噪效果,可以发现所提出的方法较为有效。
关键词
小波包分解
独立成分分析
脑电信号去噪
信号
处理
信号
分解
去噪
效果对比
Keywords
wavelet packet decomposition
independent component analysis
EEG signal denoising
signal processing
signal decomposition
denoising effect comparison
分类号
TN911.4-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波收缩的改进阈值脑电信号去噪方法研究
楚瑞博
王剑
张迁
陈欢欢
《现代电子技术》
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
小波包分析和FastICA相结合对单通道脑电信号的去噪研究
姚健康
熊根良
《现代电子技术》
2021
1
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职称材料
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