【摘 要】
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针对传统脑电去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低、计算量大等问题,对脑电信号70~200 ms的尖波部分和持续时间小于70 ms的棘波部分,采用拉普拉斯分布为去噪模型,利用贝叶
【基金项目】
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吉林省科技厅项目(kyc-mx-xm-2017-005)
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针对传统脑电去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低、计算量大等问题,对脑电信号70~200 ms的尖波部分和持续时间小于70 ms的棘波部分,采用拉普拉斯分布为去噪模型,利用贝叶斯估计方法对小波变换后的系数进行估计,将估计后的信号进行重构,以达到去噪的目的。采用信噪比、均方根误差、作为去噪的评价指标,对比贝叶斯估计算法、全局阈值算法、改进阈值算法和自适应阈值算法的优缺点。通过对比发现贝叶斯算法的信噪比远高于其他算法,该方法获得了较大的峰值信噪比增益,而在四组均方根分析数据中,贝叶斯估计算法取得的误差较小,去
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