广东工业大学学报 ›› 2010, Vol. 27 ›› Issue (3): 72-75.

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基于小波变换的EEG噪声滤除算法设计与实现

  

  1. 广东工业大学自动化学院，广东广州510006
  • 出版日期:2010-09-25 发布日期:2010-09-25
  • 作者简介:冯燕(1963-)，女，实验师，主要研究方向为电气测试技术
  • 基金资助:

    广东省211工程资助项目(粤发改(431))

The Design and Implementation of the Noise Suppression Algorithm with Wavelet Transformation for EEG Signals

  1. Faculty of Automation，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China
  • Online:2010-09-25 Published:2010-09-25

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摘要： 对采样频率为1 ooo Hz的脑电波实测信号分别进行了基于快速傅里叶变换的频谱加窗滤波算法分析和采用小波变换的自适应阈值算法仿真对比分析．分析结果表明：采用传统的频谱加窗滤波算法，在信号噪声频带交叠的情况(如白噪声)中应用效果较差，无法滤除低频范围内与脑电信号混叠的白噪声；采用小波变换的自适应阈值算法的消噪效果明显好于传统的频谱加窗滤波算法，具有良好的应用价值．

关键词: 脑电波；噪声滤除；快速傅里叶变换；小波变换；阈值自适应

Abstract: Two noise suppression algorithms，which are based on Fast Fourier with windows function and wavelet transformation respectively，are comparatively analyzed for EEG signals．The results show that the noise suppression algorithm with wavelets can deal with various types of low-fequency noise．The conclusion is verifide by simulation results．

Key words: electroencephalogram(EEG)；noise remove；Fast Fourier Transformation；Wavelet Transformation；adaptive filtering

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