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根据小波分析的多分辨率特性,重点分析了多分辨率特性在脑电诊断中的应用.首先确定小波函数和分解层数,进行小波变换,对脑电高频低频进行小波变换重构信号,接着基于在不同尺度下伪迹和异常波不会完全相同的原理,将脑电信号分解到各个尺度上.把分解后的脑电信号输入神经网络进行识别,最终输出异常波的识别结果. 相似文献
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基于小波包分解和遗传神经网络对正常脑电和癫痫脑电进行识别。通过分析脑电数据找出信号特征;利用一维离散小波包分解提取含有识别特征的脑电信号频率段,并以脑电各频段的相对能量作为信号特征;然后建立基于遗传算法优化的BP网络,用于对癫痫脑电识别。实验结果表明,该方法可以有效提取信号特征,并且对信号进行准确的识别。 相似文献
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论文将变步长自适应滤波和小波分解与重构的算法应用到实际脑电信号伪迹去噪,通过综合应用经典和现代信号处理技术,实现对脑电信号的预处理,能有效滤除去除伪迹干扰,同时防止有用数据的丢失,较传统数字滤波算法优势明显。 相似文献
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为提高智能轮椅人机接口中表面肌电信号的正确识别率和识别效率,主要研究了基于小波包多尺度分解的特征表示及识别。把采集的表面肌电信号在指定尺度及核函数的同一组正交小波包基下进行分解,用小波包多尺度分解的系数构造表面肌电信号的特征基向量。考虑到多通道表面肌电信号可能存在特征信息冗余,为消除这些冗余信息,对多通道表面肌电信号的特征空间通过正交规范化进行重构,并且用重构特征向量的对偶坐标向量作为表面肌电信号的最终特征表示。用非线性自回归神经网络实现了双通道表面肌电信号四种不同动作模式的分类。实验结果表明,小波包多尺度分解系数的重构对偶坐标向量不仅可作为表面肌电信号的特征表示,并能有效简化分类器的结构。 相似文献
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脑电信号和眼电信号存在频谱混叠,目前的单通道脑电信号中眼电伪迹去除方法容易造成脑电信号失真。提出一种基于经验小波变换(EWT)和改进的自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法。首先使用EWT将单通道脑电信号分解为δ频段和高频段信号,再用ICEEMDAN将δ频段信号自适应分解为多维本征模态函数(IMFs),设置样本熵阈值自动去除眼电伪迹信号,最后重构得到滤波后的脑电信号。基于半模拟脑电数据和真实脑电数据开展实验,结果表明所提算法相比于已有算法能够在去除眼电伪迹的同时更好地保留原始脑电信息。 相似文献
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针对单一特征值表征能力差的情况,根据小波变换的多分辨分析思想,采用基于多种母小波的多特征融合的特征提取方法对表面肌电信号进行特征提取。本实验对十名测试人员进行肌电信号的采集,对日常生活中的四个基本下肢动作进行测试。首先,分别基于DB、Dmey和Bior三种不同的母小波,采用离散小波变换通过不同的分析方法对表面肌电信号进行多尺度分解。然后,通过分析发现,不同肌肉在不同特征提取方式下表征效果存在差异,为了结合不同特征方式的特点对基于不同小波基的特征值进行融合分析并比较。最后,将特征值分别输入到Elman神经网络和BP神经网络进行模式识别并比较分析。实验结果表明:通过对不同特征值进行识别比较,融合处理的特征值可以达到98.7%的识别率,并且,BP神经网络相较于Elman神经网络识别效果更好。 相似文献
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单通道脑电信号眼电伪迹去除算法研究 总被引:5,自引:2,他引:3
由眨眼和眼动产生的眼电伪迹(Electrooculography,EOG)信号是脑电信号(Electroencephalography,EEG)中的主要噪声信号之一.目前,多通道脑电信号中眼电伪迹的去除算法已经较为成熟.而在单通道脑电信号的眼电伪迹去除中,由于采集通道数量较少且缺乏参考眼电信号,目前尚无十分有效的去除方法.本文提出一种基于小波变换(Wavelet transform,WT)、集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和独立成分分析(Independent component analysis,ICA)的WT-EEMD-ICA单通道脑电信号眼电伪迹去除算法.实验表明:WT-EEMD-ICA算法有效地解决了单通道WT-ICA算法中的超完备问题,能够有效去除单通道脑电信号中的眼电伪迹,并且分离出的眼电伪迹成分与参考通道采集的眼电信号相关性较强. 相似文献