经典论文脑电信号采集与传输

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在研究脑电信号特性的基础上,提出了一种基于CEEMD-PE对脑电信号进行降噪的方法。完全集合经验模态分解(CEEMD)能够克服模态混叠的问题,因此,对脑电信号进行CEEMD分解,得到一组固有模态函数(

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在分析多种时频分析方法的基础上,提出应用改进型的希尔伯特-黄变换来实现对脑电信号噪声干扰的处理。利用经验模态分解获得有限项目的经验模式函数,在局部数据平均的基础上利用希尔伯特变换获得能量谱。研究结果表

针对无效采样的脑电信号插值研究，王海，，对信号采样进行插值是处理采样间断的常用方法，这种方法或许也能够消除脑电数据中无效采样的影响，使脑电识别顺利进行，本文就该

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基于DSP的脑电信号处理系统设计、电子技术,开发板制作交流

对一段脑电信号进行预处理,包括工频干扰消除、基线漂移消除,对预处理后的脑电信号进行频谱分析,分别提取theta、delta、alpha、beta、gamma、piper节律信息,并分析各特定频带信号的

脑电信号分解；将脑电信号使用小波分解重构得到alpah、beta波等。