The Design and Implementation of the Noise Suppression Algorithm with Wavelet Transformation for EEG Signals

FENG  Yan; DU  Yu-Xiao; HUANG  Feng-Hua

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The Design and Implementation of the Noise Suppression Algorithm with Wavelet Transformation for EEG Signals

更新时间：2026-05-27

- The Design and Implementation of the Noise Suppression Algorithm with Wavelet Transformation for EEG Signals
- Vol. 27, Issue 3, Pages: 72-75(2010)
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- Online First：25 September 2010，
  
  Published：2010
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冯燕, 杜玉晓, 黄凤华. 基于小波变换的EEG噪声滤除算法设计与实现[J]. 广东工业大学学报, 2010, 27(3): 72-75.

FENG Yan, DU Yu-Xiao, HUANG Feng-Hua. The Design and Implementation of the Noise Suppression Algorithm with Wavelet Transformation for EEG Signals[J]. 2010, 27(3): 72-75.
冯燕, 杜玉晓, 黄凤华. 基于小波变换的EEG噪声滤除算法设计与实现[J]. 广东工业大学学报, 2010, 27(3): 72-75. DOI：

FENG Yan, DU Yu-Xiao, HUANG Feng-Hua. The Design and Implementation of the Noise Suppression Algorithm with Wavelet Transformation for EEG Signals[J]. 2010, 27(3): 72-75. DOI：

摘要

对采样频率为1 ooo Hz的脑电波实测信号分别进行了基于快速傅里叶变换的频谱加窗滤波算法分析和采用小波变换的自适应阈值算法仿真对比分析．分析结果表明：采用传统的频谱加窗滤波算法，在信号噪声频带交叠的情况(如白噪声)中应用效果较差，无法滤除低频范围内与脑电信号混叠的白噪声；采用小波变换的自适应阈值算法的消噪效果明显好于传统的频谱加窗滤波算法，具有良好的应用价值．

Abstract

Two noise suppression algorithms，which are based on Fast Fourier with windows function and wavelet transformation respectively，are comparatively analyzed for EEG signals．The results show that the noise suppression algorithm with wavelets can deal with various types of low-fequency noise．The conclusion is verifide by simulation results．

关键词

Keywords

references

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