电气电子工程高级研究国际杂志
菜单类ISSNONLINE(2278-8875)PINT (2320-3765)
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M.Thernmozhi,K.Subhashini
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引入新模型使用DWT和ANC技术清除受污染EEG信号中的OAs模型基础离散波变换和自适应噪声取消新模型的一个特别新特征是使用EEGs三大最小频波系数构建OA参考信号结果表明新模型显示恢复真EG信号的性能提高,并有更好的跟踪性能模型还应用和评价EUFP7项目-干预精神疾病在线预测工具内记录的数据结果表明,拟议模型有效清除OAs并满足用于病人监控的便携式系统需求,即OTPIMI项目。 之后, 人造清除信号接收识别脑状态并提取特征 。 特征像平均值、 中值和波子基特征从信号中提取 。 提取特征使用SVM分类器分类系统匹配信号和真标签 判定条件发生于脑
关键字 |
| 自适应噪声注销离散波变换electroencephalogram!视觉手工艺品支持向量机 |
导 言 |
| 神经错乱在远程护理远程保健项目中成倍增长挑战EEG基础家庭护理系统Online预测干预精神疾病工具使用EEG信号监控各种精神失常水平并收集患者信息记录波形反射层电活动 |
| EEG信号从头皮定位导体测量振幅头皮介于20至200微V |
| EEG频率介于0.1至100Hz之间,振幅为2至200mVEEG由五波段组成三角洲 台塔 甲型和乙型EEG获取期间,受目视运动和眨眼污染还严重扭曲记录数据环境因素产生大型电源 环视称目构件清除视觉人工制品最常用方法要么时间域[1]或频域[2]技术后期主构件分析[3],[4]用于清除人工制品,但无法完全从EEG清除人工制品,因为与当前EEG信号相比,视觉人工品波状小得多 |
| 上期研究中,独立构件分析[5],[6]用于清除视觉人工制品,但本分析中ICA需要参考信号,该信号要求对构件[7]、[8]不可调试分类技术基础主要是波纹阈值并开发独立构件分析供高维神经数据使用小波技术使用离散小波变换带孔基函数,在用阈值去除文物前按时间和频率定位小波分解水平根据原创波近似系数的平滑性自动选择 [10]独立构件分析法将信号分解为独立构件,通过测量介面和中位数间偏移检测文物构件,并删除基于偏移和重构信号功率的正确构件数 |
| 还提供了量化方法评价这些技术通过这项评价 调整波纹阈值 产生令人钦佩的缩影 与其他技术相比论文中引入新模型使用自适应噪声注销和离散波变换清除文物,最重要的是,我们必须搭建参考信号离散波流转换为受污染信号以获取引用信号并随后用于ANC下一阶段ANC的主要长处是它能跟踪修改并自动调整参数ANC用于消除引用信号中的噪声并常用于消除EEG信号中的电线干扰后手工艺清除信号接收 识别脑状态并提取特征特征像平均值中位数 小波基础特征从信号中提取提取特征使用SVM分类器分类给定信号列表对每一信号分类正则标签设置正常异常信号系统匹配信号和真标签 判定条件发生脑 |
二.设计符 |
| 记录 EEG信号受OAs污染,EEG信号内这种污染被视为添加噪声 |
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A.离散瓦瓦变换 |
| 在此模型中,波分解用于构建参考信号并随后使用自适应噪声注销生成去噪信号脱噪信号有助于生成更精确的延时测量 |
.b.自适应噪声取消 |
| 噪声注销过程dn估计从噪声腐烂观察 |
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| 没有任何dn或vln信息,无法分离信号和噪声fig1表示参考信号v2n表示与v1n相关联,然后引用信号可用于估计噪声v1n表示,然后从xn表示估计dn |
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参考信号v2(n)与d(n)无关时,应最小化平均方差 等值最小化 .在这个模型中,自适应噪声注销主要用于消除引用信号中的噪声估计信号受添加噪声干扰的替代方法是使用ANC自适应滤波[9],[10]ANC滤波自动调整系数实现最优滤波时,干扰源用作参考 |
C.LMS和RLS |
| 自适应滤波核心是自适应算法 从中最常用算法最小平方和递归最小平方系统自适应基础LMS算法环境噪声是静止随机信号时性能良好 |
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| 噪声不稳定时LMS很难随统计属性变化自适应跟踪噪声 |
| 模型使用RLS算法自适应过滤器,因为与LMS比较,RLS在非静止环境中性能良好,并能够慢慢跟踪变量ANC主要基于RLS算法并用它从EEG信号清除OAs过滤器根据加权平方误差和最小标准偏差调整系数以获取最优滤波系数 |
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A.模块描述 |
| A.模块描述 |
| 开工小波分解用于分解信号成多尺度表示法常用工具分析非静止信号DWT使用波段有效从时间变换 EEG信号构建时频域信息与傅里叶变换不同,波状变换可使用各种基础函数并有不同属性关于使用DWT清除EEG信号中的人工制品问题已进行了大量研究 |
| 二叉按照最小风险值,我们必须选择软阈值并应用到三大值系数上,以获取新系数软阈值主要用于按固定向量将波子系数压缩为零阈值由 |
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| 3级在此,我们应用波子重构新波子系数构建引用信号 |
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| 4级ANC基于RLS算法从EEG信号中清除OAs |
| 5级接收异形清除信号识别脑状态特征像平均值中值和波子基础特征取自信号.提取特征使用SVM分类器分类 |
| 6级给定信号列表对每一信号分类正则标签设置正常异常信号系统匹配信号和真标签 判定条件发生于脑 |
四. 结果和讨论 |
| 并描述这些模型后 获取模拟噪声EEG信号EEG波状图5120样本,采样频率为256赫兹 |
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| 小波分解度太小 很难有效消除噪声信号噪声比差因此,我们选择7层分解为折中图5显示7级波分解构建引用信号 |
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| 计算模型精度时用en与时间频域真EGxn比较使用MSE计算PSNR值 |
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| 前一模型PSNR vale为51.19db,但本模型PSNR值为70.4618db |
| 使用DWT和ANC技术清除受污染EEG信号中的视觉文物的新模型以上工作通过使用模型处理模拟标准EEG数据展示新模型的有效性拟方法消除低频带中的Ocle人工制品,即使频率与EEG信号重迭使用模拟数据证明,拟建模型优性能确实对模型应用ICA的性能产生不利影响。因此得出结论,就这个领域的其他概念而言,拟议模型能够为EEG信号中常见类OA提供更好的减值 |
引用 |
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