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文檔簡介
1、腦電信號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)的信號處理手段對腦電信號進(jìn)行了建模,去噪,壓縮,特征提取等各種處理.對腦電信號建模將有助于信號的進(jìn)一步處理,該文利用BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對腦電信號建立了系統(tǒng)模型,并比較了這兩類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號建模方面的異同.經(jīng)過研究,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波動(dòng)無過沖等優(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,并針對腦電信號的特點(diǎn)對其算法細(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
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