【摘要】：腦電采集后得到的腦電信號(hào)(Electroencephalogram,EEG)中含有噪聲信號(hào),為了有效去除噪聲并保留有用信息,本文在軟閾值去噪的基礎(chǔ)上,提出一種改進(jìn)閾值去除EEG噪聲的算法。利用小波變換對(duì)EEG信號(hào)分解,得到多層的高頻系數(shù)和低頻系數(shù);根據(jù)分解層次不同,對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)的閾值處理;將縮放后的小波系數(shù)重構(gòu),得到去噪后的EEG信號(hào)。以信噪比、均方根誤差作為去噪效果的定量指標(biāo),將改進(jìn)算法與硬閾值法、軟閾值法、Garrote閾值法進(jìn)行比較,結(jié)果表明,改進(jìn)閾值法優(yōu)于其他3種閾值法。
[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.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)智能控制與機(jī)器人研究所;浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61372023,61201300,61201302,61172134) 浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LQ13F010014) 杭州電子科技大學(xué)研究生品牌課程建設(shè)項(xiàng)目(PPKC2013YB006)
【分類號(hào)】：TN911.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2388650