【摘 要】
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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
【机 构】
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宝鸡文理学院电子电气工程学院,宝鸡文理学院计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61906102),陕西省教育厅专项科学研究项目(19JK0038),宝鸡市科技计划项目(2018JH-10,2018JH-25)
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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CEEMDPE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。
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