基于CEEMD-PE的脑电信号降噪方法研究

• 作者: 孙晓娟 李建卓
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号 降噪 完全集合经验模态分解 排列熵
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 20-23,29
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.01.005

摘要

在研究脑电信号特性的基础上,提出了一种基于CEEMD-PE对脑电信号进行降噪的方法.完全集合经验模态分解(CEEMD)能够克服模态混叠的问题,因此,对脑电信号进行CEEMD分解,得到一组固有模态函数(IMF)分量,计算各个IMF分量的排列熵(PE)值,依据PE的值剔除基本为噪声的IMF分量,将降噪后的分量与保留的分量进行重构,得到降噪后的脑电信号.实验结果表明,用CEEMD-PE对脑电信号进行降噪,在抑制噪声的同时,还有效地保留了脑电信号的细节特性,去噪性能更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建卓		16	52	3.0	6.0
2	孙晓娟		19	31	4.0	4.0