毕业设计-脑电信号预处理方法研究-马孝龙
生物医学工程中的脑电信号处理方法教程
生物医学工程中的脑电信号处理方法教程脑电信号是人类大脑活动的电生理信号，它能够提供有关大脑功能和认知状态的重要信息。
在生物医学工程领域，脑电信号处理方法的应用广泛，包括脑机接口系统、脑电诊断、脑电图分析等。
本篇文章将介绍生物医学工程中常用的脑电信号处理方法，包括信号预处理、特征提取和分类算法。
首先，脑电信号的预处理是信号处理的首要步骤。
预处理的目的是去除采集过程中的干扰和噪音，提高信号质量。
常用的预处理方法包括滤波、伪迹去除和伪迹剔除。
滤波是将原始信号通过数字滤波器进行频域滤波，以去除高频噪声和低频干扰。
伪迹去除是基于伪迹信号的模型进行伪迹分离和去除。
伪迹剔除是通过去除伪迹信号的方法来剔除伪迹。
这些预处理方法能够提高后续分析和处理的精度和可靠性。
接下来是特征提取，特征提取是从脑电信号中提取具有代表性的特征。
脑电信号具有复杂的时域和频域特征，因此需要选择合适的特征提取方法。
常用的特征提取方法有时域特征、频域特征和时间频域特征。
时域特征是基于脑电信号的波形振幅和时间统计特性进行提取的。
频域特征是基于脑电信号频谱的信息进行提取的，例如功率谱密度和频带能量比。
时间频域特征是基于脑电信号的时频分析结果进行提取的，例如小波变换和短时傅里叶变换。
通过特征提取，可以将原始的脑电信号转化为一组具有代表性的数值特征。
最后是分类算法，分类算法是根据提取的特征将脑电信号进行分类。
常用的分类算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和深度学习算法。
SVM是一种监督学习算法，通过构建一个最优的超平面将不同类别的样本划分开来。
ANN是一种模仿人脑神经网络的算法，通过训练和调整网络参数，实现对脑电信号的分类。
深度学习算法是一种新兴的机器学习方法，通过深层神经网络模型对脑电信号进行高效准确的分类。
这些分类算法可以根据提取的特征和标记的类别对脑电信号进行分类和识别。
综上所述，生物医学工程中的脑电信号处理方法教程涵盖了信号预处理、特征提取和分类算法。
一种脑电信号模拟预处理电路的设计
关 键 词 ： 电 信 号 ；强 噪 声 ； 携 脑 便
中图 分 类 号 ： ＴＮ７ ０ ２ １． 文献标识码 ： Ａ
０ 引
言
脑 电信号 反应 了大 脑 内部 神经 群 细胞 的电生 理 活动 ． 用 于疾病 诊 断 到逐 渐被 用 于 了解 大 脑活 动机 从 制 和人 的认 知过 程 ， 电信号 是 目前 乃 至将来 探讨 大 脑活 动 的重要 窗 口和可 靠依 据 ［． 过对 脑 电信 号 的 脑 １通 ］ 记 录 ， 以提供 临床 数据 和诊 断 依据 ． 可 因此 ， 电信号 的采 集具 有重 要 的临床 意义 ［ ３ 脑 ２］ －． 目前 国 内外 在脑 电信 号 的采 集领 域 的研究 非 常热 门 ， 主要 采用 锁相 放大 器微 弱信 号检测 、 弱振 动信 微 号 的谐 波 小波 频域 提 取 和基 于 噪声 和混 沌 振子 的微 弱信 号检 测 等复 杂 的 电路 处 理 理论 和 电路 系 统 ， 集 采
前 端 信号处 理 电路 包括 前置 放 大 电路 、 波 电路 、 —］ 滤
厂］
厂—］
厂—］
厂一
性． ｏ １ 在 ～ ０ Ｈｚ范 围内 ， 噪声 峰 峰值为 １ ＿． Ｔ ２ ５ 总 Ｖ＿ Ｌ Ｃ ０ ３是一种 高精 密仪表 放大 器 ， 以单 电源供 电并 ５ ］ 可
／
・４ ８・
南 开 大 学 学 报 （ 自然 科 学 版 ）
第 ４ 卷 ３
２ 脑 电信号 前 端处 理 电路 设 计
信 号前 端处理 电路 的总体框 图如 图 ２ 示． 所
后放 和数换路成 探 测 电 极 和参 Ｌ＿ 嚣 Ｌ——－Ｊ Ｌ 蓍 Ｌ一＿Ｊ Ｌ＿＿＿ 级大路模转电组． 襄 ＿ 昊 Ｉ墨 嚣 嚣 未 脑 电极包 括 参 考 电极 和探 测 电极． ＿
脑电信号处理方法的研究综述
脑电信号处理方法的研究综述
王海玉;胡剑锋;王映龙
【期刊名称】《计算机时代》
【年(卷),期】2018(000)001
【摘要】大脑为高级神经中枢系统,脑电信号(EEG)是反映大脑神经元细胞群自发性、节律性的电生理活动信号,包含着重要的生理信息.对脑电信号进行深入的处理分析是提取脑电信息的重要手段,为生物医学、临床病症提供重要依据.文章主要归纳脑电信号的处理方法,对时频分析、高阶谱分析、人工神经网络和非线性动力学分析等四种处理方法进行介绍,将国内外对应处理方法的应用结果加以展示,同时总结脑电研究的相关成果并提出脑电研究在当前社会的应用前景.
【总页数】4页(P13-15,19)
【作者】王海玉;胡剑锋;王映龙
【作者单位】江西农业大学计算机与信息工程学院,江西南昌 330045;江西科技学院信息技术研究所;江西农业大学计算机与信息工程学院,江西南昌 330045
【正文语种】中文
【中图分类】TP271
【相关文献】
1.脑电信号处理方法 [J], 马颖颖;张泾周;吴疆
2.脑电信号的若干处理方法研究与评价 [J], 谢松云;张振中;杨金孝;张坤
3.基于DIVA模型的脑电信号处理方法研究 [J], 张少白;王勇;刘友谊
4.音乐认知脑电信号处理方法研究 [J], 吴美云;吴美丽;张桂芸
5.脑电信号非线性动力学处理方法的研究 [J], 潘军;周守昌
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《2024年睡眠脑电信号采集处理系统的设计》范文
《睡眠脑电信号采集处理系统的设计》篇一一、引言随着现代医学技术的不断进步，睡眠障碍的检测与诊断逐渐成为研究的热点。
其中，脑电信号作为睡眠研究的重要依据，其采集与处理系统显得尤为重要。
本文旨在设计一套高效、稳定的睡眠脑电信号采集处理系统，以实现对睡眠过程中脑电信号的准确捕捉与有效分析。
二、系统设计目标本系统设计的主要目标包括：1. 高效、准确地采集脑电信号；2. 对采集的信号进行实时处理与分析；3. 便于医学人员操作使用；4. 具备较好的数据存储与传输能力。
三、系统硬件设计（一）脑电信号采集模块该模块主要由电极、信号放大器、滤波器等组成。
通过高精度的电极，将脑电信号转化为电信号，经过放大与滤波处理后，将信号传输至后续处理模块。
（二）数据采集卡数据采集卡是连接脑电信号采集模块与计算机的桥梁，负责将采集到的脑电信号转换为数字信号，并传输至计算机进行进一步处理。
（三）其他辅助设备包括电源供应器、传感器等，为整个系统提供稳定的电力支持与传感器数据输入。
四、系统软件设计（一）数据采集与预处理模块软件通过数据采集卡接口，实时接收并存储脑电信号数据。
在预处理阶段，对数据进行去噪、滤波等操作，以提高数据的信噪比。
（二）信号处理与分析模块该模块利用数字信号处理技术，对预处理后的数据进行进一步分析。
包括时域分析、频域分析等，以提取出有价值的生理信息。
（三）界面设计与交互模块为了方便医学人员的操作使用，系统设计了友好的用户界面。
医学人员可以通过界面进行参数设置、数据查看、结果分析等操作。
同时，界面还具备实时波形显示功能，便于医学人员直观地观察脑电信号的变化。
（四）数据存储与传输模块系统支持将处理后的数据存储至本地数据库或云端服务器，方便医学人员进行数据管理与共享。
同时，系统还支持与其他医疗设备的接口连接，实现数据的远程传输与共享。
五、系统实现与测试在系统硬件与软件设计完成后，进行系统的集成与测试。
首先，对系统的硬件性能进行测试，确保各模块的稳定性与可靠性。
《睡眠脑电信号采集处理系统的设计》范文
《睡眠脑电信号采集处理系统的设计》篇一一、引言睡眠是人体必不可少的生理活动，对人们的身体健康具有极其重要的作用。
脑电信号作为研究睡眠状态的重要依据，其采集和处理技术在睡眠医学、神经科学等领域具有重要意义。
本文将重点介绍睡眠脑电信号采集处理系统的设计，旨在为相关领域的研究提供技术支持。
二、系统设计需求分析在系统设计之前，我们需要对需求进行详细的分析。
首先，系统需要能够准确、稳定地采集脑电信号。
其次，系统应具备实时处理和分析脑电信号的能力，以便于对睡眠状态进行判断和记录。
此外，系统还应具备友好的人机交互界面，方便用户操作和查看数据。
最后，系统应具备较高的性价比，以满足广泛的应用需求。
三、硬件设计1. 脑电信号采集装置脑电信号采集装置是本系统的核心部分，需要采用高质量的脑电图电极和放大器等设备。
为了确保信号的准确性和稳定性，我们选用干式电极和低噪声放大器，以降低干扰和噪声对信号的影响。
同时，为了保证数据的实时性，我们采用高采样率的AD 转换器，将脑电信号转换为数字信号。
2. 数据传输模块数据传输模块负责将采集到的脑电信号传输至处理单元。
我们采用无线传输技术，以减少线缆对用户的影响。
同时，为了保证数据传输的稳定性和可靠性，我们采用差分信号传输方式，并加入数据校验机制。
四、软件设计1. 数据处理算法数据处理算法是本系统的关键部分，需要具备实时处理和分析脑电信号的能力。
我们采用数字滤波技术、独立成分分析（ICA）等技术对脑电信号进行预处理，以去除噪声和干扰。
然后，通过特征提取和分类算法，对睡眠状态进行判断和记录。
2. 人机交互界面人机交互界面是用户与系统进行交互的窗口，需要具备友好的操作界面和清晰的数据展示。
我们采用图形化界面设计，使用户能够直观地了解睡眠状态和脑电信号的变化。
同时，系统还支持数据导出和打印功能，方便用户对数据进行进一步分析和处理。
五、系统实现与测试在完成硬件和软件设计后，我们需要对系统进行实现与测试。
《2024年睡眠脑电信号采集处理系统的设计》范文
《睡眠脑电信号采集处理系统的设计》篇一一、引言随着现代医学技术的不断进步，睡眠障碍的检测与诊断逐渐成为医学研究的重要领域。
其中，睡眠脑电信号的采集与处理是评估睡眠质量、诊断睡眠障碍的关键手段。
本文旨在设计一套高效、可靠的睡眠脑电信号采集处理系统，为临床诊断和治疗提供有力支持。
二、系统设计目标本系统设计的主要目标包括：1. 准确采集脑电信号：系统应能够准确、稳定地采集脑电信号，减少外界干扰。
2. 信号处理与分析：系统应对采集到的脑电信号进行实时处理与分析，提取有用的信息。
3. 操作便捷：系统操作应简便易行，无需专业培训即可使用。
4. 数据存储与传输：系统应具备数据存储与传输功能，方便医生远程查看与分析。
三、硬件设计1. 脑电信号采集器：采用干电极或湿电极技术，通过放大器将脑电信号转化为可测量的电压信号。
2. 传感器布局：根据国际脑电图学会标准，合理布局传感器，保证信号的准确性与稳定性。
3. 数据传输模块：采用无线传输技术，将采集到的信号传输至处理单元。
四、软件设计1. 信号预处理：对原始脑电信号进行滤波、放大等预处理操作，减少噪声干扰。
2. 特征提取：采用相关算法，从预处理后的信号中提取出与睡眠分期、睡眠质量等相关的特征信息。
3. 数据分析与存储：对提取出的特征信息进行统计分析，并将结果存储在数据库中。
4. 用户界面：设计友好的用户界面，方便用户操作与查看数据。
五、算法设计1. 睡眠分期算法：采用经典的睡眠分期算法（如AASM标准），对脑电信号进行分期，判断受试者所处的睡眠阶段（如清醒期、浅睡期、深睡期等）。
2. 特征提取算法：采用小波变换、傅里叶变换等算法，从脑电信号中提取出与睡眠质量、睡眠障碍等相关的特征信息。
3. 数据处理算法：采用统计分析、机器学习等算法，对提取出的特征信息进行进一步处理与分析，为诊断提供依据。
六、系统实现与测试1. 系统集成：将硬件与软件进行集成，形成完整的睡眠脑电信号采集处理系统。
《2024年睡眠脑电信号采集处理系统的设计》范文
《睡眠脑电信号采集处理系统的设计》篇一一、引言随着人们对健康睡眠质量需求的提高，睡眠脑电信号的采集与处理成为了医学领域的研究热点。
本文旨在设计一套睡眠脑电信号采集处理系统，以实现对睡眠过程中脑电信号的准确捕捉与有效分析。
本系统不仅有助于提高睡眠障碍的诊断效率，还能为睡眠研究提供可靠的实验数据。
二、系统设计目标本系统设计的主要目标包括：1. 准确捕捉睡眠过程中的脑电信号。
2. 实现对脑电信号的实时处理与存储。
3. 提供友好的用户界面，便于医生与研究者使用。
4. 保证系统的稳定性和可靠性，满足长时间连续工作的需求。
三、硬件设计1. 脑电信号采集模块：采用干电极或湿电极技术，精确捕捉头皮表面的脑电信号。
选用具有高输入阻抗、低噪声的前端放大器，以保障信号的纯净性。
2. 数据传输模块：选用稳定的传输线路，确保脑电信号在传输过程中不丢失、不畸变。
同时，配备抗干扰措施，以减少外界电磁干扰对信号的影响。
3. 电源模块：采用稳定可靠的电源供应，为整个系统提供持续、稳定的电力支持。
四、软件设计1. 数据采集与处理：软件应具备实时数据采集功能，能够连续、稳定地接收脑电信号。
同时，采用数字滤波技术、频谱分析等方法对脑电信号进行预处理和特征提取，为后续分析提供依据。
2. 数据存储与展示：系统应能将采集到的脑电数据以文件形式存储，便于后期分析和查询。
同时，通过图形化界面展示脑电波形、频谱等信息，便于医生与研究者观察和分析。
3. 用户界面设计：设计友好的用户界面，包括登录、参数设置、数据浏览、报告生成等功能。
界面应简洁明了，操作便捷，以满足不同用户的需求。
五、系统实现1. 硬件与软件的集成：将硬件设计与软件设计相结合，实现系统的整体集成。
确保系统在运行过程中，硬件与软件能够协同工作，达到预期的设计目标。
2. 系统调试与优化：在系统集成后，进行全面的调试与优化工作。
包括信号质量测试、系统稳定性测试、性能优化等，以确保系统能够满足实际使用需求。
脑电数据预处理步骤
1）脑电预览。
首先要观察被试脑电基本特征，然后剔除原始信号中一些典型的干扰噪声、肌肉运动等所产生的十分明显的波形漂移数据。
2）眼电去除。
使用伪迹校正(correction)的方法，即从采集的EEG 信号中减去受眼电(EOG)伪迹影响的部分。
首先寻找眼电的最大绝对值，用最大值的百分数来定义EOG 伪迹。
接着构建平均伪迹，将超过EOG 最大值某个百分比（如10%）的眼电导联电位识别为EOG 脉冲，对识别的EOG 脉冲进行平均，由协方差估计公式(2-1)计算平均EOG 脉冲和其它电极之间的EEG 的传递系数b:b=cov(EOG, EEG)/var(EOG) (2-1)其中cov 表示协方差(covariance)，var 表示方差(variance)。
最后根据公式（2-2）对受眼动影响的电极在产生眼动的时间段的波形进行校正，点对点地用EEG 减去EOG：corrected EEG=original EEG-b×EOG (2-2)实验中设置最小眨眼次数为20 次，眨眼持续时间400ms。
3）事件提取与脑电分段。
ERP 是基于事件（刺激）的诱发脑电，所以不同刺激诱发的ERP 应该分别处理。
在听觉认知实验中，多种类型的刺激会重复呈现，而把同种刺激诱发的脑电数据提取出来的过程叫做事件提取。
这样，连续的脑电数据就会根据刺激事件为标准划分为若干段等长数据。
以实验刺激出现的起始点为0 时刻点，根据实验出现的事件对应的事件码，将脑电数据划分成许多个数据段，每段为刺激前100ms 到刺激后600ms。
对每个试次（一个刺激以及相应的一段加工过程）提取一段同样长度的数据段。
4）基线校正。
此步骤用于消除自发脑电活动导致的脑电噪声，以0 时刻点前的数据作为基线，假设0 时刻点前的脑电信号代表接收刺激时的自发脑电，用0时刻点后的数据减去0 时刻点前的各点数据的平均值，可以消除部分的自发脑电噪声。
从而使得经过基线校正后的脑电数据从偏向横轴的某一侧变成围绕横轴上下波动。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本文针对脑电信号中的眼电伪迹去除的问题，采用了小波阈值法对脑电信号进行去噪处理。以小波阈值降噪为基础，本文采用db5小波对脑电信进行5尺度分解，其次在对应的子带上采用软阈值法，且阈值原则为对数长度阈值法对小波进行阈值去噪，然后对去噪后的信号进行重构，最后比较原始信号和去噪后的信号。实验结果表明，用小波阈值法可以有效去除脑电信号中的眼电干扰。
本科毕业设计（论文）
脑电信号预处理方法研究
马孝龙
燕 山 大 学
2013年6月
本科毕业设计（论文）
脑电信号预处理方法研究
学院：信息科学与工程学院
专业：通信工程
学生姓名：马孝龙
学号：090104030059
指导教师：李段
答辩日期：2013-6-24
燕山大学毕业设计（论文）任务书
学院：信息科学与工程学院系级教学单位：电子与通信工程
其中，EEG是大脑组织中大量的神经元群突触后电流的在大脑皮层或头皮表面的综合表现，EEG具有简易、无创、高时间分辨率等优点，脑电信号处理可以获取大量的功能与疾病信息，例如通过EEG检查，可以对癫痫、脑肿瘤、颅脑损伤、中枢神经系统疾病，以及精神疾病和智能障碍等疾病提供信息，从而对脑功能分析及疾病诊断、预后和治疗提供有效的方法；也可利用人对不同的感觉、运动或认知活动的脑电的不同，通过对脑电信号的有效的提取和分类达到某种控制目的。
考虑到脑电信号源的随机非平稳性，用自适应滤波方法去除脑电噪声很合适。到目前为止已有很多自适应滤波对脑电数据处理的研究成果，其中李翠芳等人共同提出基于小波分析的EEG信号自适应去噪的应用[7]。根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别，对输入信号进行白化预处理，以时间序列的AR模型理论为依据，导出背景噪声白化滤波器的结构。将小波变换与自适应滤波器相结合，对经白化处理后的信号进行自适应去噪。
基
本
要
求
1. 熟悉现有的脑电信号预处理方法
2. 设计去噪算法
3. 算法编程实现
参
考
资
料
1V Krishnaveni, Removal of ocular artifacts from EEG using adaptive thresholding of wavelet coefficients, Journal of Neural Engineering, 2006(3):338-346
学
号
090104030059
学生
姓名
马孝龙
专 业
班 级
通信2班
题
目
题目名称
脑电信号预处理方法研究
题目性质
1.理工类：工程设计（）；工程技术实验研究型（√）；
理论研究型（）；计算机软件型（）；综合型（）
2.管理类（）；3.外语类（）；4.艺术类（）
题目类型
1.毕业设计（√）2.论文（）
题目来源
科研课题（√）生产实际（）自选题目（）
大脑皮层是大脑信息处理的中枢，约由 个神经元组成，典型的神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成，当神经元接受的其它神经元发来的信号的和超过阈值时，神经元就会发出神经脉冲，称作动作电位，神经元的轴突终末与其它神经元的接受表面形成各种突触，实现神经元间的信息交换，一个典型的神经元可能有1000-10000个突触，能接受来自1000个其它神经元的信息，突触后电位在其产生部位的附近按空间总和规律叠加起来，脑电信号就是由皮层内大量神经元突触后电位(包括兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位两种)总和所形成的，是许多神经元共同活动的结果。
主
要
内
容
在头皮脑电信号采集过程中，极易受到各种噪声干扰。由于脑电信号的非线性、非平稳、宽频带特性，这些干扰信号往往与有用信号混叠。如何消除原始脑电数据中的噪声，以更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本课题要求研究脑电信号的预处理方法，设计一种算法去除包括眼电在内的噪声信号，并仿真实现。
KeywordsEEG;Wavelettransform;noise rejection
第
1.1
大脑是一个非线性、非平稳的，且由大量神经元群相互连接形成的复杂动力学系统，人们获取大脑信息的手段基本上分为三种：通过脑结构的解剖图像获得静态的信息，例如广泛使用的电子计算机X射线断层扫描技术和磁共振成像；通过功能活动时的代谢活动图像而获得动态的信息，例如功能磁共振成像技术和正电子发射断层扫描；通过大脑对信息处理的反应而获得脑的动态信息，这类手段有局部场电位，脑电图和脑磁图。
(5)基于小波变换的脑电信号降噪方法[8,9]近年来，随着电子技术的迅猛发展，信息获取的手段、进度、速度都有很大的提高。特别是非平稳信号分析理论上的一系列重大进展为非平稳信号提出了新的处理与分析手段。小波分析理论则是这一系列重大进展中的一个。它不仅继承和发展了窗口傅里叶变换的局部化思想,而且克服了窗口大小不随频率变化,缺乏离散正交基的缺点。小波变换在时间和频率上都有很好的局部性，在分析低频信号时，其时间窗很大，而在分析高频信号时，时间窗很小，这使得小波变换非常适合于时频分析。小波变换对于信号的高频成分使用逐渐尖锐的时间分辨率以便移近观察信号的快变成分，对于低频成分使用逐渐尖锐的频率分辨率以便移近观察信号的慢变成分（整体变化趋势）。借助时频局部分析性，小波分析理论已经成为信息去噪处理的一个重要工具。
(2)基于主成分分析的脑电信号去噪方法此算法去除眼电伪迹的基本思想是：假设脑电信号与眼电信号彼此正交，将原始数据投影到彼此正交的特征空间，从而实现原始信号的特征分离，识别并去除眼电伪迹，逆向投影恢复原始数据。
(3)基于陷波器的脑电信号去噪方法[5,6]杨帮华等人共同提出基于陷波器和小波变换去除自发脑电信号噪声的方法。该方法是针对自发脑电信号的特点构造了一种零通小波，根据变换尺度参数与频率的对应关系，有选择地某些感兴趣的尺度信号以去除噪声。这种方法可以很好地去除工频干扰外的噪声信号，因此，进行小波去噪后，再结合陷波滤波器去除50Hz的工频干扰，这两种方法结合可以有效地去除清华大学出版社2002.5
3 中国期刊网、Elservier文章及其它网上资源
周次
第1 ～ 4周
第5～7周
第8～11 周
第12～15 周
第16～18 周
应
完
成
的
内
容
收集资料
查找参考书
熟悉课题内容
及研究现状
编程语言熟悉算法的确定与细节理解
编程调试
算法优化
实验结果整理及其总结
论文书写
课题总结
答辩
指导教师：李段
职称：讲师 2013年3月 4日
系级教学单位审批：胡正平
2013年3月5日
摘要
脑电信号(EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其中包含了大量的生理和病理信息,并可以用许多特征量来描述其特征信号。通过脑电分析来认识脑的活动是一种有效的无创手段。但是，脑电信号中常常混杂有多种噪声，为了便于阅读和分析脑电信号，必须对脑电信号进行去噪处理。
According to the problem that removing the EEG of ocular artifacts, this article uses the wavelet threshold denoising method to remove the eye electrical noise (EOG) interference in the EEG. Based on wavelet threshold denoising, firstly, this article selects thedb5wavelet scale decomposition of EEG of 5. Secondly, it uses soft threshold method in the corresponding subband. Then the soft threshold and wavelet reconstruction algorithm for denoising, and the threshold principle for the fixed threshold method of wavelet threshold denoising. Then reconstruct the signal after denoising. Finally, comparison of the original signal and the denoised signal. From the result of experiments, we can see that it is perfectly to remove the eye electrical noise (EOG) by using the wavelet threshold.
关键词脑电信号;小波变换;去噪
Abstract
The Electroencephalograph (EEG) is the electro physiological activity of brain cells, it is reflected in the overall pallium or scalp surface, which contains a large number of physiological and pathological information, and can describe the characteristic signal with many features. The EEG analysis to understanding brain activity is an effective noninvasive method. However, EEGisoften mixed with a variety of noise, in order to facilitate thereadingandanalysisof EEG signal denoising, must carry on eeg.