小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、腦電信號(hào)中包含了大量的生理與病理信息,在臨床醫(yī)學(xué)與腦科學(xué)的研究中起著非常重要的作用.該論文在簡(jiǎn)單介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換的原理基礎(chǔ)上,利用這兩種先進(jìn)的信號(hào)處理手段對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行了建模,去噪,壓縮,特征提取等各種處理.對(duì)腦電信號(hào)建模將有助于信號(hào)的進(jìn)一步處理,該文利用BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)腦電信號(hào)建立了系統(tǒng)模型,并比較了這兩類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)建模方面的異同.經(jīng)過(guò)研究,該論文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濾波器設(shè)計(jì)新算法,并將它與常規(guī)的用窗函數(shù)法設(shè)

2、計(jì)的濾波器進(jìn)行了對(duì)比,發(fā)現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法所設(shè)計(jì)出的濾波器具有通帶阻帶無(wú)波動(dòng)無(wú)過(guò)沖等優(yōu)點(diǎn),從而具有更好的性能,在文中給出了試驗(yàn)和結(jié)論.該論文討論了用于腦電信號(hào)處理的閾值去噪算法,提出了確定閾值的方法.同時(shí)該論文也給出了小波模極大值濾波算法,并針對(duì)腦電信號(hào)的特點(diǎn)對(duì)其算法細(xì)節(jié)進(jìn)行了較大的改進(jìn).利用這兩種方法濾除噪聲都取得了較好的濾波效果,文中給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果并將兩種方法進(jìn)行了對(duì)比.該論文在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析的基礎(chǔ)上,提出了一些新的算法和