独立分量法在脑电信号预处理中的应用

连续，离散小波变化，数字滤波器，癫痫脑电信号，脑电相位同步化

脑电信号不同通道之间相位所定值，计算脑电不同电极之间的PLV

脑电信号去除心电伪迹程序 ,采用递推最小二乘法RLS的自适应滤波器

1 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号,具有重要的临床诊断和医疗价值。南于脑电信号自身具有非平稳性随机的特点,因此,对其实时滤波具有相当难度。

心电信号预处理去噪程序，利用小波分解于重构进行分析。

利用小波变换的Mallat算法对癫痫患者的脑电信号进行小波分解,保留脑电的源信号信息,将高频噪声滤除,利于进一步分析[5]。本文利用了DSP快速数据处理的优点,采用性价比高的定点型TMS320C54x

脑电是一种微弱的生物电信号,是脑神经细胞传导信息时在大脑皮层或头皮表面电活动的总体反映。脑电信号一般是通过放置在头皮的电极来获取,然后通过电极导联耦合到差动放大器的输入端进行放大,最后由脑电记录设备记

摘要:高性能的便携式脑电信号的采集设备对临床医学和认知科学研究领域具有重要意义,设计了基于ADS1298和FPGA的高性能脑电信号采集系统。给出了脑电信号采集系统的总体设计,重点阐述了ADS1298的

无线电信号的调制识别在无线电监测及频谱管理中有着至关重要的作用。人工神经网络中的深度学习网络由于具有强大的表征学习能力,可以自动从原始数据中提取出各种复杂的特征,因此,探索基于深度学习的无线电信号调制

心电图( Ecc)是现代医学用以诊断心脏疾病的重要工具之一,它对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要义。由于诊断可靠、方法简便,对病人无损害,故己在临床上广泛用应。