小波变换和AR模型在脑电信号处理中的应用

谈论了基于小波变换和AR模型的(EEG)信号的分析方法,在两种方法相结合的情况下,能有效消去(EEG)信号的噪声。用小波变换对含有瞬态干扰的脑电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阈值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰。最后在Matlab环境下进行仿真实验,验证了此方法在提取脑电信号中的有效性。     

小波变换与自适应滤波在脑电信号消噪中的应用

提出了基于AR(自回归)模型的小波变换与LMS(最小均方)自适应滤波相结合的脑电信号分析方法,并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰。实验结果表明,利用小波变换与自适应滤波相结合能有效去除脑电信号中的噪声干扰。     

基于AR模型的小波变换在脑电信号消噪中的应用

提出了基于自回归模型(ARM)与小波变换的脑电信号分析方法,并利用他来消除脑电信号中的噪声干扰。小波变换是一种多分辨率的时间尺度分析方法,他能够将信号划分为不同频段的子带信号。根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果。利用小波变换能有效去除脑电信号中的噪声干扰。     

一种基于小波变换的脑电信号处理的新方法

文章提出一种利用小波变换对脑电信号瞬态提取的新方法。实验表明基于小波变换的脑电信号瞬态检测法能方便而有效地完成瞬态波形的检测与参数提取。     

基于小波分析的脑电信号处理

为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号,提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础,首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解,然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真,结果表明,采用软阈值方法有效去除了噪声,提高了脑电信号的信噪比。     

基于DSP Builder的脑电信号小波处理

针对脑电信号非平稳性特点,利用小波变换对采集到的脑电信号进行滤波处理.然而小波变换巨大的计算量限制其在高速实时信号处理领域的应用,FPGA器件兼具并/串行工作方式,具有较高的并行计算能力,在现场数字信号处理领域具有较强的实时性.提出基于FPGA的小波变换系统设计方法,首先利用DB2小波对脑电信号按Mallat算法进行分解,然后采用小波重构算法去噪.试验结果表明,运用小波分解重构算法,可以对脑电信号进行实时滤波.     

基于DSP Builder的脑电信号小波处理

针对脑电信号非平稳性特点,利用小波变换对采集到的脑电信号进行滤波处理。然而小波变换巨大的计算量限制其在高速实时信号处理领域的应用,FPGA器件兼具并／串行工作方式,具有较高的并行计算能力,在现场数字信号处理领域具有较强的实时性。提出基于FPGA的小波变换系统设计方法,首先利用DB2小波对脑电信号按Mallat算法进行分解,然后采用小波重构算法去噪。试验结果表明,运用小波分解重构算法,可以对脑电信号进行实时滤波。     

基于DSP的癫痫脑电信号处理

介绍了基于TI公司高速DSP芯片TMS320VC5402的开发平台对癫痫患者的脑电信号进行小波分解,滤除分解后的部分小尺度(高频)成分,保留大尺度(低频)成分,然后对处理后的波形进行重构。采用汇编语言实现定点型TMS320C54xDSP的浮点运算,处理结果既保留了脑电信号的主要信息,又可将高频噪声滤除,有利于对癫痫患者进行临床分析。     

基于小波变换的心电信号滤波算法

针对心电信号中含有的工频干扰、运动伪迹、肌电噪声和基线漂移四种噪声,提出一种以R波为优先准则,结合小波模极大值的逐拍滤波算法。该算法使用小波分解来消除心电信号中的基线漂移．采用小波模极大值法消除工频干扰和肌电噪声．利用小波分解各尺度间的相关性来消除运动伪迹。仿真实验结果表明,该算法平均信噪比达到22．3dB,说明其在有效改善信噪比的同时,能显著提高信号的分辨率。     

基于小波变换的脑电信号噪声消除方法

本文探讨了基于正交小波变换的脑电（ＥＥＧ）信号分析方法,并利用小波变换对脑电中瞬态脉冲干扰进行检测和消除。实验结果表明,在对脑电信号进行分析和处理方面,小波变换较之传统傅立叶变换方法具有明显的优点。     

RLS和小波在声信号消噪处理中的应用

在仿真的基础上,介绍了RLS自适应滤波器和小波消噪方法的滤波特性以及消噪的处理方法。通过对实际声采集信号的RLS消噪方法,小波消噪方法和综合消噪方法的处理结果,分析了不同类型的信号数据的不同的处理方法,对于特定的数据类型可考虑采用将两者相结合的方法,处理结果令人满意。     

小波神经网络预测在住宅市场中应用

利用小波神经网络在非线性建模中的收敛迅速等优越性,提出了利用小波神经网络预测住宅市场需求的方法.通过实例分析说明,他比传统的BP神经网络的收敛速度快、预测精度高,具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景.     

噪声对消在信号处理系统中的应用

论述基于LMS算法的自适应滤波器噪声对消的工作原理,以及基于AR模型的信号分析方法。在这两种方法相结合的情况下,能有效去除信号的噪声。对含有瞬态干扰的微弱信号,用AR模型法估计出噪声的系数并预测噪声波形,通过自适应滤波器噪声对消原理进行滤波,最后在Matlab环境下进行仿真试验,结果表明该方法具有较好的去噪效果。     

基于自适应滤波和AR模型的ARM检测技术

根据反辐射导弹(ARM)的加速度明显的特征,可以应用AR模型来检测ARM。但在载机信号与ARM信号功率比过高时,也不能将ARM信号有效的检测出来。针对这种情况,提出一种基于自适应线性滤波和AR模型的反辐射导弹检测技术,首先利用自适应线性预测滤波法对雷达回波在时域进行载机信号抑制,然后用AR模型进行功率谱估计。仿真结果表明,该方法能够将微弱的ARM信号准确的检测出来,从而实现实时告警。     

小波神经网络在雷达信号分选中的应用

提出了一种基于小波神经网络的雷达信号分选方法。该方法首先进行脉冲流的粗分选，然后应用小波神经网络和模式匹配进行细分选。进行了仿真试验，给出了该方法对含有噪声的脉冲流的分选结果，证明了该方法的可行性。     

小波消噪——AR谱分析在昆虫雷达多目标检测中的应用

针对昆虫雷达多目标检测中,由于接收机的泄漏以及地物杂波干扰,采用常用的功率谱进行分析时,昆虫目标信息被背景噪声所淹没,无法判别出目标高度位置。文中介绍了小波消噪与AR谱相结合对昆虫雷达的回波信号进行分析的方法,分析结果表明：小波消噪——AR谱分析能分离背景噪声的干扰,有效地分辨出昆虫目标高度信息。     

小波变换在EEG噪声滤除中的应用

通过小波变换与标准傅里叶变换和短时傅里叶变换比较,指出了小波变换以其良好的时频局部性,成为时频分析方法中发展最为迅速的一种,并着重介绍了小波变换在滤除脑电信号噪声领域的应用.