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摘要:
针对传统脑电去噪方法易将信号中高频部分所含的有用信息作为噪声滤除导致降噪后的脑电信号失真的问题,文中提出了一种基于余弦相似的互补总体经验模态分解(CEEMD)脑电信号去噪方法.首先脑电信号经过CEEMD分解成尺度不同的多个本征模态函数(IMF),用余弦相似法计算各个IMF与原始信号的相似度,选择相似度曲线中第一个极小值后的IMF分量作为信号主导模态和噪声主导模态的分界点.然后用小波包变换对噪声主导模态提取有用信息,最后与其余的IMF重构得到降噪信号.实验结果表明,文中算法能够有效保留高频模态中的有用信息,且在不同噪声强度下的去噪性能均优于传统算法.
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文献信息
篇名 基于余弦相似的改进CEEMD脑电信号去噪方法
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 脑电信号 互补总体经验模态分解 小波阈值 降噪方法
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 通信与电子
研究方向 页码范围 8-14
页数 7页 分类号 TN911.7|TP391
字数 4595字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.03.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汤伟 陕西科技大学电气与信息工程学院 240 1092 15.0 22.0
5 耿逸飞 陕西科技大学电气与信息工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
脑电信号
互补总体经验模态分解
小波阈值
降噪方法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
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14649
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