摘要
本文介绍了用 小波变换模极大 值检测信号奇 异性的方法， 讨论了 信号与 白噪声 的小 波变换 和奇 异性指数之间区 别，模极大值沿 尺度 传递 的不同 特点 ，并 利用它 们的 区别 消除 诱发 电位 信号 中的噪 声，重 构出消 噪后 的信号， 取得 了较好 的效果 ，利用 较少的 刺激 次数就 可获取 诱发电 位信 号，有 效地提高 了信 噪比，大 大减 少了迭 加次数 ，特征 波的潜 伏期 及幅值 容易辨 认，易 于测量 ，且无 信号 失真。奇异性检 测技术有望成为 临床实用的诱 发电位提取 技术，并 可应用 于其他 生物 医学信 号的 消噪。
In this paper, the difference of signal singularities between the Evoked potential(EP) and the electroencephalogram (EEG)is studied. It can be used to distinguish the EP signal components from EEG noise. Signal singularities are characterized by wavelet transform modulus maxima. After removing the modulus maxima of the EEG fluctuations, a denoised EP signal is able to be reconstructed. This technique produces higher signal to noise ratio EP then that by the ensemble averaging. The technique has been applied to clinical experiments and demonstrated great advantages. The techrique is quite promising for extracting EPs with fewer ensembles than other methods to attain adequate quality.
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
1999年第3期295-303,共9页
Chinese Journal of Biomedical Engineering
基金
教育部博士点基金
西安交通大学博士学位论文基金
关键词
小波变换
模极大值
奇异性
消噪
诱发电位
信号处理
Wavelet transform
Moduus maxima
Singularity
Noise removal Evoked Potentials
Signal processing
