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锋电位检测信号的EEMD去噪方法研究

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 9次 | 上传用户：goodshape

【摘 要】

：

神经元锋电位(spike)是研究大脑信息编码的基础,因其宽带、小幅值等特点而极易受噪声干扰。针对spike信号的间歇性及非平稳性,采用经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)的改进算法--整体平均经验模态分解(EEMD,Ensemble Empirical Mode Decomposition)对spike检测信号进行分解并结合小波阈值法进行去噪。EEMD能

【作 者】

：

万红 管磊 刘新玉 

【机 构】

：

郑州大学电气工程学院,

【出 处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

：

2015年01期

【关键词】

：

spike  EEMD  wavelet-threshold method  signal-to-noise ratio 

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神经元锋电位(spike)是研究大脑信息编码的基础,因其宽带、小幅值等特点而极易受噪声干扰。针对spike信号的间歇性及非平稳性,采用经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)的改进算法--整体平均经验模态分解(EEMD,Ensemble Empirical Mode Decomposition)对spike检测信号进行分解并结合小波阈值法进行去噪。EEMD能将信号中间歇性成分有效分离出来,解决了EMD产生的模态混叠问题。基于仿真和实测数据将其与EMD去噪方法及

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