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基于自适应阈值的脑电信号去噪方法
引用本文:马玉良,许明珍,佘青山,高云园,孙曜,杨家强.基于自适应阈值的脑电信号去噪方法[J].传感技术学报,2014,27(10).
作者姓名:马玉良  许明珍  佘青山  高云园  孙曜  杨家强
作者单位:1. 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,杭州,310018
2. 浙江大学电气工程学院,杭州,310027
基金项目:国家自然科学基金项目(61372023,61201300,61201302,61172134);浙江省自然科学基金项目(LQ13F010014);杭州电子科技大学研究生品牌课程建设项目
摘    要:脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。

关 键 词:脑电信号  自适应阈值  信噪比(SNR)  均方根误差(RMSE)

De-noising Method of the EEG Based on Adaptive Threshold
MA Yuliang,XU Mingzhen,SHE Qingshan,GAO Yunyuan,SUN Yao,YANG Jiaqiang.De-noising Method of the EEG Based on Adaptive Threshold[J].Journal of Transduction Technology,2014,27(10).
Authors:MA Yuliang  XU Mingzhen  SHE Qingshan  GAO Yunyuan  SUN Yao  YANG Jiaqiang
Abstract:In order to eliminate the noise mixed in Electroencephalogram(EEG) and retain useful EEG information, an EEG de-noising method based on adaptive threshold is proposed in this paper, which is improved on the basis of soft thresholding. Firstly, high frequency coefficients and low frequency coefficients of multilayer signals are obtained by wavelet decomposition. Then, using the adaptive threshold to process detail coefficients. Finally, the original EEG signal is resumed by reconstructing shrinked detail coefficients. The final results show that the proposed de-noising algorithm has perspective of higher SNR and lower RMSE compared to soft thresholding, hard thresholding and Garrote thresholding.
Keywords:EEG signal  adaptive threshold method  SNR  RMSE
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