基于小波包的lmd在eeg信号分析中的研究-计算机科学.pdfVIP

Vo l. 43 No.6 第 43 卷第6 期 计算机科学 2016 年 6 月 Computer Science June 2016 基于小波包的 LMD 在 EEG 信号分析中的研究 马潇朱晓军 (太原理工大学计算机科学与技术学院 太原 030024) 摘 要 脑电信号CElectroencephalograph ， EE王)是一种产生自脑神经细胞活动的极其微弱的电位反映，同时也是一 种非平稳、非线性的电信号。针对脑电信号在采集过程中易受到外界噪声干扰的问题，为了降低脑电信号中噪声的含 量，提高脑电信号分解效率，提出了一种基于小泼包的局部均值分解CLocal Mean Decomposition ,LMD)方法。该方法 主要利用小泼包对采集到的脑电信号进行去嗓预处理，再通过局部均值分解进行分析。仿真实验结采表明，采用经过 小波包去嗓预处理的 LMD 分解能够有效地去除原始信号中的高频噪声，使得局部均值分解效率提高，且能够有效消 除嗓声分量对分解过程和结果的影响。 关键词 小泼包，局部均值分解，脑电信号，脑机接口 中固法分类号 TP39 文献标识码 A DOI 10. 11896/j. issn. 1002-137X. 2016. 6. 023 Research on LMD in EEG Signal Analysis ßased on Wavelet Packet 如1A Xiao ZHU Xiao-jun CCollege of Computer Science and Technology ,Taiyuan University of Technology ,Taiyuan 030024 ,China) Abstract The EEG signal is a very weak reflection of potential which its produced by brain nerve cell activity ,at the same time，此s also a kind of non-stationary and nonlinear electrical signal. EEG signal are susceptible to external noise interference in the collection process. In order to reduce the noise levels in the EEG signals and improve the efficiency of EEG signal decomposition , this paper proposed a local mean decomposition me-thod based on wavelet packet. This method mainly USPS wavelet packet to make denoising pretreatment on the collected EEG signals , and then analy- zesitvia local mean decomposition. The simulation results show that the improved LMD decomposition can effectively remove the high frequency noise in the original signals ,and can effecti飞rely eliminate the influence of noise componenton o