基于腦電的平移不變量小波去噪(完整版)
【正文】 效果，為了提高消噪后信號(hào)的連續(xù)性和原信號(hào)的逼近度，綜合軟、硬閾值小波消噪信號(hào)處理的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)使處理后的信號(hào)不再出現(xiàn)偽吉布斯現(xiàn)象，本文將這種方法應(yīng)用于腦電信號(hào)的消噪處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地提高信噪比，降低均方誤差，并能較好地保留EEG信號(hào)有效特征。 正交小波變換1998年，Mallet在構(gòu)造正交小波基時(shí)提出了多分辨率分析的概念，并給出了正交小波變換快速算法，即Mallet算法，根據(jù)過分辨率分析的理論，若 為信號(hào)的離散采樣數(shù)據(jù)，則信號(hào)的正交小波變換的分解公式為：其中為尺度系數(shù)，為小波系數(shù)，h，g是一對(duì)正交鏡像濾波器組，j為分解層數(shù)，N為離散采樣點(diǎn)數(shù)。 平移不變量小波去噪原理偽吉布斯現(xiàn)象與信號(hào)的不連續(xù)點(diǎn)的位置有關(guān)，更確切地說，和信號(hào)的特征（如不連續(xù)點(diǎn)）與小波基元素的特征之間的精確對(duì)準(zhǔn)有關(guān)，正交小波變換具有平移不變性，因此可以通過平移含噪信號(hào)來改變不連續(xù)點(diǎn)的位置，再對(duì)平移后的信號(hào)進(jìn)行閾值法去噪處理，然后把去噪后的信號(hào)在進(jìn)行相反的平移，便可以得到原始含噪信號(hào)的去噪信號(hào)。(2)對(duì)原始含噪EEG信號(hào)進(jìn)行小波4尺度分解，得到各個(gè)尺度上的小波系數(shù)，然后選擇用軟閾值法，分別對(duì)各尺度上的高頻小波系數(shù)進(jìn)行估計(jì)處理。圖(1) 對(duì)噪聲信噪比為5dB加噪信號(hào)消噪圖(2) 對(duì)噪聲信噪比為15dB加噪信號(hào)消噪圖(3) 對(duì)噪聲信噪比為30dB加噪信號(hào)消噪圖(1)—(3)只是給出了定性的消噪結(jié)果對(duì)比分析，為了定量地分析幾種消噪方法的結(jié)果，本文設(shè)計(jì)了一種向EEG信號(hào)中加入信噪比為5
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1