基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法

• 作者: 佘青山 孟明 蔡慧 马玉良 高云园
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动想象脑电信号 消噪 EEMD 小波阈值法 IMF分量
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 716-722
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.05.016

摘要

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号.为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法.改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数.首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号.以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟明	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	34	381	11.0	18.0
2	蔡慧	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	2	10	1.0	2.0
3	佘青山	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	38	366	11.0	18.0
4	高云园	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	23	198	8.0	13.0
5	马玉良	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	18	157	8.0	12.0