头皮脑电信号在临床上常常被用来诊断癫痫脑疾病,但是其高噪声、强干扰、非线性和非平稳的特点会影响临床诊断和科学研究.为了更好地解决这一问题,采用现有的MNELAB软件和经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)去处理癫痫脑...头皮脑电信号在临床上常常被用来诊断癫痫脑疾病,但是其高噪声、强干扰、非线性和非平稳的特点会影响临床诊断和科学研究.为了更好地解决这一问题,采用现有的MNELAB软件和经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)去处理癫痫脑电信号(Electroencephalogram,EEG).经过对比实验发现,基于MNELAB和EMD的伪迹和噪声去除方法都获得了较好的效果,但是利用EMD算法编写的程序能够进行多通道大批量的信号处理,这种方法在自主性和透明性等方面都要优于使用现有软件.良好的伪迹和噪声去除方法能够为临床诊断和EEG的科学研究提供重要的手段和前提.展开更多
文摘头皮脑电信号在临床上常常被用来诊断癫痫脑疾病,但是其高噪声、强干扰、非线性和非平稳的特点会影响临床诊断和科学研究.为了更好地解决这一问题,采用现有的MNELAB软件和经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)去处理癫痫脑电信号(Electroencephalogram,EEG).经过对比实验发现,基于MNELAB和EMD的伪迹和噪声去除方法都获得了较好的效果,但是利用EMD算法编写的程序能够进行多通道大批量的信号处理,这种方法在自主性和透明性等方面都要优于使用现有软件.良好的伪迹和噪声去除方法能够为临床诊断和EEG的科学研究提供重要的手段和前提.
