锋电位检测信号的EEMD去噪方法研究

万红; 管磊; 刘新玉

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神经元锋电位(spike)是研究大脑信息编码的基础,因其宽带、小幅值等特点而极易受噪声干扰。针对spike信号的间歇性及非平稳性,采用经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)的改进算法--整体平均经验模态分解(EEMD,Ensemble Empirical Mode Decomposition)对spike检测信号进行分解并结合小波阈值法进行去噪。EEMD能将信号中间歇性成分有效分离出来,解决了EMD产生的模态混叠问题。基于仿真和实测数据将其与EMD去噪方法及多元小波去噪法进行比较,结果表明:EEMD去噪方法不仅有效提高了spike检测信号的信噪比,而且降低了spike波形的畸变。在3种去噪方法中,EEMD去噪方法效果最为显著,对仿真信号的信噪比平均提高了4.177 2d B。为随后spike信号的分类和信息编码奠定了良好基础。

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来源
《系统仿真学报》 |2015年第1期|118-124|共7页
作者
万红; 管磊; 刘新玉;
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作者单位

郑州大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类噪声与干扰;
关键词
锋电位; 整体平均经验模态分解; 小波阈值法; 信噪比;

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