基于自适应神经网络和小波的单次VEP消噪方法

• 作 者: 俞欢林 邱飞岳
• 机 构: 浙江工业大学,浙江,杭州,310032
• 出 处: 第十六届全国测控、计量、仪器仪表学术年会
• 发表日期: 2006年期
• 关键词: 自适应 神经网络 小波去噪 视觉诱发电位 信号 线性传输函数 隐层神经元 权值和阈值 消噪方法 提取 仿真结果 波形特征 信噪比 分解层 变换对 判据 连接

本文提出了基于自适应神经网络和小波的单次视觉诱发电位(VEP)消噪方法.针对视觉诱发屯位信号的微弱性,隐层神经元采用非线性传输函数,通过调整自适应BP神经网络中的连接权值和阈值来提高VEP的信噪比(SNR).并结合小波变换对信号进行分解,各分解层依据不同的小波去噪判据提取视觉诱发电位.仿真结果表明:该方法能够对单次VEP信号进行消噪,提取出的信号波形特征明显,效果显著.