一种基于多变量经验模型分解构造的振幅滤波器及复杂度计算

来源 :第二届全国神经动力学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zzm0901
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  在脑信号处理中,为了能够更清晰地分析特定频段,降噪滤波等一系列处理技巧是十分必要的。然而在大多数情况下,我们必须设置截止频率来进行频率滤波。本文将着重介绍振幅滤波器来提供一种全新的思路,它是基于多变量经验模型分解(MEMD)这种可以保留信号非线性特征的滤波方法,然后按习惯将各个分解成分按照其平均功率的大小进行排列并依次从原信号中移除。通过上述过程就可以构成不同的振幅尺度供我们进一步分析,并且使用与之有效结合的复杂度分析对我们采集的脑电数据进行分析。
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