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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：962kb
    • 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：418kb
    • 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：523kb
    • 提供者：weixin_38632797

  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：308kb
    • 提供者：weixin_38678300

  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

  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：41kb
    • 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