EMD及其在脑电分析中的应用研究

• 作者: 周百新 梁忠诚 王蔚 赵新红 赵阳
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分析(EMD) 脑电信号 非平稳信号 本征模函数(IMF) 希尔伯特谱
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 电气与自动化
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: TP274+.5
• 字数: 3128字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2007.01.002

摘要

基于经验模态分解(EMD)的数据分析方法,是一种针对非线性、非平稳信号处理的新方法.使用EMD法可以将任意复杂的数据信号分解为多个有限的、数据量较小的"本征模函数"(IMF).这些本征模函数很适合求其Hilbert变换.信号的局部能量和瞬时频率都可以从其本征模函数中推导出来.这个完整的能量-频率-时间关系称为Hilbert谱,它是一种分析非线性、非平稳信号的理想方法.介绍了EMD法的原理和实现过程,给出了多个实例的本征模函数和Hilbert谱.并展示了它在非稳态信号处理中的特性.同时,还探索将这种基于EMD的分析方法应用于脑电信号的分析中,并给出了脑电信号的部分本征模函数(IMF)分量及Hilbert振幅和频谱图.试图用一种新的方法分析复杂的非平稳脑电信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁忠诚	南京师范大学电气与自动化工程学院	21	122	7.0	10.0
2	王蔚	南京师范大学电气与自动化工程学院	51	369	10.0	18.0
3	周百新	南京师范大学电气与自动化工程学院	14	45	5.0	6.0
4	赵阳	南京师范大学电气与自动化工程学院	87	505	12.0	19.0
5	赵新红	南京师范大学电气与自动化工程学院	8	108	5.0	8.0