本发明公开了一种基于改进emd-ica的eeg信号处理方法、设备及存储介质,本方法基于改进的emd-ica对脑电信号进行去噪,采用去噪后的信号再进行特征提取和分类,使得脑电运动想象信号进行准确分类,准确率明显高于现有的其他的分类方法。 附图说明 [0077] 图1是实施例1中提供的基于改进emd-ica的eeg信号处理方法流程图; [00...
FastICA分解得到的独立成分是不能像类EMD分解得到的imf那样直接相加进行重构的。 但是FastICA也有自己的重构方法,就是使用上边提到的混合矩阵A。重构公式为: X= A*icasig 上式中的icasig就是经过处理过后的独立成分,对于大于阈值的成分,我们已经将其幅值全部置0;X就是重构结果,也就是该方法中的滤波结果。 此时得...
(ICA)的联合去噪算法,能较好地实现有效信号与背景噪声的分离.该算法结合EMD自适应将信号分解为不同尺度振动模式的优点和ICA提取独立源信号的优点,对含噪信号进行EMD分解,获得固有模态分量(IMF),并采用模态相关准则对信号层与噪声层进行判定,将分界上的IMF分量构建虚拟噪声通道,基于ICA算法对原始信号进行信噪分离,从而...
来了比较大的困难,并且ICA本身不能分离单通道数据信号。 结合经验模态分解方法和独立分量分析法,将EMD分解出 的固有模态函数作为独立分量分析的输入矩阵,可以解决EMD 的模态混叠,也可以实现独立分量分析对单通道数据信号和噪 声信号的分离,从而对降噪后的信号进行准确的特征分析。本文 ...
基于EMD—ICA和HMM的风机故障分类方法
EMD与ICA算法在三相流流量软测量中的应用
EMD-ICA与SVM在滚动轴承故障诊断中的应用 杨伟新,王平 (中国航空动力机械研究所航空发动机振动技术航空科技重点实验室,湖南株洲412002) 摘要:针对滚动轴承非线性的早期故障信号,应用独立分量(ICA)将滚动轴承产生的故障信号从多通道混合信号 中分离出来,然后采用EMD(EmpiricalModeDecomposition)进行再次降噪并建立AR模型,最后...
. 独立分量分析应用将目标信号分解为集,去 独立分量分析是指:对于个统计独立的未掉第一个分量得到新的集。 知 基于EMD与ICA的地震信号去噪技术研究 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处. 文档信息 页数:11 收藏数:0 顶次数:0 上传人:lu0474 文件大小:0 KB 时间:2014-11-17...
In order to remove artifacts automatically and effectively from the Electroencephalography (EEG) in Brain Computer Interfaces (BCIs), a new preprocessing algorithm called EMD-ICA (Empirical Mode Decomposition, Independent Component Analysis) is explored.
基于EMD和ICA的单通道语音盲源分离算法