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  1. 基于DSP Builder的脑电信号小波处理研究.doc

  2. 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，具有重要的临床诊断和医疗价值。南于脑电信号自身具有非平稳性随机的特点，因此，对其实时滤波具有相当难度。自从Berger 1929年发现脑电信号以来，人们采用多种数字信号处理技术处理分析脑电信号，由于传统的滤波去噪方法所用滤波器一般具有低通特性，因此采用经典滤波法对非平稳信号去噪，降低噪声，展宽波形，平滑信号中突变尖峰的成分，但可能损失这些突变点携带的重要信息，而傅里叶频谱分析仅是一种纯频率分析方法，该方法对时变

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2010-07-20
    • 文件大小：985088
    • 提供者：snowlts

  1. 基于小波变化的脑电信号去噪

  2. 介绍基于小波变化的脑电信号去噪 介绍小波基本原理 即在去噪中的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-08
    • 文件大小：428032
    • 提供者：aynil

  1. 基于智能终端的睡眠监测系统设计

  2. 为了方便地监测睡眠情况，合理评价睡眠质量，设计了基于智能终端的睡眠监测系统。该系统主要包括信号采集模块和智能终端。信号采集模块与智能终端之间采用蓝牙通信，实现对脑电信号的采集、接收、分析及存储。智能终端采用小波变换对脑电信号去噪，提取样本熵作为特征参数，利用随机森林算法对睡眠进行自动分期，并评估睡眠质量。5名志愿者参与实验，结果表明，信号采集模块能够采集高质量的脑电信号，分析软件可以快速、准确地进行睡眠质量评估。该系统体积小，功耗低，可以对睡眠质量进行定量反映和客观评估。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：535552
    • 提供者：weixin_38632797

  1. 基于HHT的脑电信号去噪处理研究

  2. 在分析多种时频分析方法的基础上，提出应用改进型的希尔伯特-黄变换来实现对脑电信号噪声干扰的处理。利用经验模态分解获得有限项目的经验模式函数，在局部数据平均的基础上利用希尔伯特变换获得能量谱。研究结果表明，改进的极值域均值模式分解法能够有效去除脑电信号的噪声部分，消除邻近频率的混叠影响和边界效应。对利用脑电信号诊断癫痫、缺血性脑损和睡眠监护有临床指导作用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：497664
    • 提供者：weixin_38663029

  1. 单片机与DSP中的基于DSP Builder的脑电信号小波处理

  2. 1 引言 　　脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，具有重要的临床诊断和医疗价值。南于脑电信号自身具有非平稳性随机的特点，因此，对其实时滤波具有相当难度。自从Berger 1929年发现脑电信号以来，人们采用多种数字信号处理技术处理分析脑电信号，由于传统的滤波去噪方法所用滤波器一般具有低通特性，因此采用经典滤波法对非平稳信号去噪，降低噪声，展宽波形，平滑信号中突变尖峰的成分，但可能损失这些突变点携带的重要信息，而傅里叶频谱分析仅是一种纯频率分析方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：315392
    • 提供者：weixin_38678300

  1. 单片机与DSP中的基于DSP Builder的脑电信号小波处理研究

  2. 1 引言 　　脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，具有重要的临床诊断和医疗价值。南于脑电信号自身具有非平稳性随机的特点，因此，对其实时滤波具有相当难度。自从Berger 1929年发现脑电信号以来，人们采用多种数字信号处理技术处理分析脑电信号，由于传统的滤波去噪方法所用滤波器一般具有低通特性，因此采用经典滤波法对非平稳信号去噪，降低噪声，展宽波形，平滑信号中突变尖峰的成分，但可能损失这些突变点携带的重要信息，而傅里叶频谱分析仅是一种纯频率分析方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38538264

  1. 基于自适应阈值的脑电信号去噪方法

  2. 脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38728555

  1. 左右手运动想象脑电模式识别研究

  2. 如何提高左右手运动想象脑电信号的分类率是脑机接口研究领域的一个热点话题。基于美国EGI64导脑电采集系统得到3名健康被试的脑电数据,首先,采用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)对采集的数据进行去噪处理;然后,利用离散小波变换方法对分解C3/C4处的EEG平均功率信号,选用尺度6上逼近系数A6的重构信号作为脑电特征信号;最后,用Fisher线性判别分析法(Fisher Linear Discriminant Analysis,FLDA)、支持向量机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38657290

  1. FastICA_21.zip

  2. FastICA算法不需要计算高阶统计量,收敛速度快.将快速FastICA算法应用到脑电信号的去噪中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：41984
    • 提供者：qq_34566658

  1.  基于小波分析的脑电信号处理

  2. 为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38736760

  1. 基于小波分析和SVM的P300脑电信号识别算法研究

  2. 为了满足瘫痪人士和虚拟现实的需求，提出基于小波分析和SVM的P300脑电信号处理算法研究，并通过实验数据论证算法的可行性。本算法首先使用工频陷波器和小波分析去噪，然后使用小波分解和teager能量算子分别提取时域特征量和能量特征量，并基于SVM判断特征量是否含有P300脑电信号。实验数据表明，本算法比单一特征量判别算法有较好的判别精度，符合需求标准。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38596117