基于小波包的LMD在EEG信号分析中的研究

• 作者: 朱晓军 马潇
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 局部均值分解 脑电信号 脑机接口
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 112-115,140
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 4508字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.6.023

摘要

脑电信号(Electroencephalograph,EEG)是一种产生自脑神经细胞活动的极其微弱的电位反映,同时也是一种非平稳、非线性的电信号.针对脑电信号在采集过程中易受到外界噪声干扰的问题,为了降低脑电信号中噪声的含量,提高脑电信号分解效率,提出了一种基于小波包的局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法.该方法主要利用小波包对采集到的脑电信号进行去噪预处理,再通过局部均值分解进行分析.仿真实验结果表明,采用经过小波包去噪预处理的LMD分解能够有效地去除原始信号中的高频噪声,使得局部均值分解效率提高,且能够有效消除噪声分量对分解过程和结果的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马潇	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	11	1.0	2.0
2	朱晓军	太原理工大学计算机科学与技术学院	18	102	6.0	10.0