检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:朱晓军[1] 吕士钦[2] 余雪丽[1] 樊刘娟[1]
机构地区:[1]太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024 [2]太原理工大学理学院,太原030024
出 处:《计算机工程》2012年第1期151-153,156,共4页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(60873139);太原理工大学校青年基金资助项目(K201022)
摘 要:以经验模态分解(EMD)为理论基础,提出一种相似波形加权匹配的方法,对脑电信号(EEG)端点进行延拓,改善EMD分解过程中存在的端点效应,利用延拓后的EMD方法对EEG进行去噪。基于美国加州理工学院数据库中EEG的仿真结果表明,延拓后的EMD方法可有效去除EEG波形中的噪声部分,使EEG的特征更明显。This paper uses the Empirical Mode Decomposition(EMD) method as the theoretical basis.A new method based on weighted similar waveform which can improve the end effects in the processing of EMD effectively.It uses the new method to denoise the Electroence-phalogram(EEG) signals.Simulation results based on the EEG database of California Institute of Technology show the improved method can effectively remove the noise of the EEG wave,and makes the characteristics of EEG more obvious.
关 键 词:HILBERT-HUANG变换 脑电信号 经验模态分解 端点效应 去噪
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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