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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明提出了一种基于鱼鹰算法优化的变分模态分解VMD结合卡尔曼滤波的脑电信号去噪方法。该方法通过鱼鹰算法对VMD的关键参数模态数量K和惩罚因子α进行自动优化，目标函数设定为功率谱熵PSE。优化后的VMD用于分解EEG信号，将其分解为若干个具有特定频率特征的模态信号。随后，利用卡尔曼滤波对分解后的模态信号进行去噪处理，进一步提升信号的信噪比。本发明通过结合鱼鹰算法、VMD和卡尔曼滤波的优势，能够高效去除EEG信号中的噪声，同时保留信号中的有用信息，具有优良的鲁棒性和适应。
主权项：1.一种基于鱼鹰算法优化变分模态分解结合卡尔曼滤波的脑电信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对采集到的脑电信号进行预处理，包括带通滤波和去伪影处理，以获得预处理后的EEG信号；S2：利用鱼鹰算法优化变分模态分解VMD的关键参数模态数量K和惩罚因子α，以功率谱熵PSE最小化为目标函数，确定VMD的最优参数组合；S3：使用优化后的VMD参数，对预处理后的EEG信号进行VMD分解，将信号分解为若干模态信号；S4：对每个模态信号应用卡尔曼滤波进行去噪处理，得到去噪后的模态信号；S5：将去噪后的模态信号重构为最终的去噪EEG信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 基于鱼鹰算法优化变分模态分解结合卡尔曼滤波的脑电信号去噪方法
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