基于余弦相似的改进CEEMD脑电信号去噪方法
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引用本文:汤伟,耿逸飞.基于余弦相似的改进CEEMD脑电信号去噪方法[J].南京邮电大学学报:自然科学版,2020,40(3):8~14
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作者单位
汤伟 陕西科技大学 电气与信息工程学院陕西西安710021陕西科技大学 工业自动化研究所陕西西安710021 
耿逸飞 陕西科技大学 电气与信息工程学院陕西西安710021陕西科技大学 工业自动化研究所陕西西安710021 
基金项目:陕西省重点科技创新团队(2014KCT 15)和陕西省科技统筹创新工程(2012KTCQ01 19)资助项目
中文摘要:针对传统脑电去噪方法易将信号中高频部分所含的有用信息作为噪声滤除导致降噪后的脑电信号失真的问题,文中提出了一种基于余弦相似的互补总体经验模态分解(CEEMD)脑电信号去噪方法。首先脑电信号经过CEEMD分解成尺度不同的多个本征模态函数( IMF),用余弦相似法计算各个IMF与原始信号的相似度,选择相似度曲线中第一个极小值后的IMF分量作为信号主导模态和噪声主导模态的分界点。然后用小波包变换对噪声主导模态提取有用信息,最后与其余的IMF重构得到降噪信号。实验结果表明,文中算法能够有效保留高频模态中的有用信息,且在不同噪声强度下的去噪性能均优于传统算法。
中文关键词:脑电信号  互补总体经验模态分解  小波阈值  降噪方法
 
EEG denoising method based on improved CEEMD with cosine similarity
Abstract:Aiming at the problem that the traditional EEG denoising method is easy to use the useful information contained in the high frequency part of the signal as noise, resulting in distortion of the EEG signal after noise reduction, a complementary overall empirical mode decomposition based on cosine similarity (CEEMD) EEG signal denoising method is proposed. Firstly, the CEEMD is used to decompose the EEG signal into intrinsic modal functions (IMFs) at different characteristic scales, and then the angle cosine method is used to calculate the similarity between each IMF and the original signal The latter component in first minimum value of the similarity curve serves as the demarcation point to define the signal dominant mode and the noise dominant mode. Then, the wavelet packet transform is used to extract the effective information for the noise dominated modes. Finally, all the IMFs are reconstructed to obtain the noise reduction signal. Experimental results show that the algorithm can effectively retain useful information in the high frequency part, and the denoising performance at different noise levels is better than that of the traditional algorithm.
keywords:EEG signals  complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD)  wavelet threshold  noise reduction method
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