基于腦電的平移不變量小波去噪-資料下載頁
2024-10-03 06:57本頁面
【正文】 ，信號加噪之后再用軟閾值法和平移不變量小波去噪分別對其進(jìn)行消噪處理。最后利用公式計(jì)算消噪后信號的信噪比和均方誤差，結(jié)果如下表：表1 消噪結(jié)果的SNR和RMES比較噪聲信噪比/dB軟閾值法平移不變量小波去噪方法SNRRMESSNRRMES51530 根據(jù)上表所列數(shù)據(jù)，平移不變量小波去噪方法對加噪的EEG信號消噪結(jié)果的信噪比明顯改善，且均方誤差也明顯變小。綜合圖(1)~(3)和表1的分析結(jié)果，可以得出平移不變量小波消噪方法對EEG信號的消噪結(jié)果優(yōu)于軟閾值法。本文采用“平移—去噪—平均”的平移不變量小波去噪的算法對腦電信號進(jìn)行去噪，經(jīng)過matlab仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，該方法與閾值法相比，能夠有效地去除偽吉布斯現(xiàn)象，得到比閾值法去噪更好的視覺效果；用該方法去噪還能減少原信號與去噪信號的均方根，提高信噪比，總的來看，此方法是一種較閾值法去噪更好的一種方法。本文設(shè)計(jì)的平移不變量小波去噪算法不足之處在于處理高頻小波系數(shù)采用的軟閾值法，在未來學(xué)習(xí)中應(yīng)該進(jìn)一步改進(jìn)閾值法來處理高頻小波系數(shù)，以達(dá)到更好的去噪效果。內(nèi)容總結(jié)（1）時(shí)頻分析與小波變換專題訓(xùn)練報(bào)告
小波變換的低熵性、多分辨率性、去相關(guān)性和小波選擇的多樣系，使其廣泛應(yīng)用于含噪信號消噪領(lǐng)域（2）
本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自于“BCI Competiton”實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入matlab中即可（3）最后用信噪比(SNR)和均方根誤差(RMES)來評估消噪結(jié)果
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