【摘 要】
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为消除混杂在脑电信号中的噪声，提出一种总体平均经验模态分解（EEMD）与改进提升小波相结合的脑电信号消噪方法。利用EEMD算法将含噪脑电信号分解为若干个内蕴模式函数（IMF）分量，通
【机 构】
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杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所
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为消除混杂在脑电信号中的噪声，提出一种总体平均经验模态分解（EEMD）与改进提升小波相结合的脑电信号消噪方法。利用EEMD算法将含噪脑电信号分解为若干个内蕴模式函数（IMF）分量，通过自相关函数特性法提取出由噪声主导的高频IMF分量，并运用改进提升小波进行消噪处理，将保留的低频IMF分量与消噪后的高频IMF分量进行叠加，从而得到消噪后的脑电信号。实验结果表明，与传统提升小波消噪方法以及改进的提升小波消噪方法相比，该方法的信噪比较高，均方根误差较低。
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