期刊论文

Research on EEG Signals Denoising Based on Generative Adversarial Networks

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软件导刊

1672-7800

2023

22

5

14-22

10.11907/rjdk.221659

2020BAB017:湖北省重点研发计划项目 2019010701011392:武汉市科技计划项目 ZDI135-135:国家语委科研中心项目

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脑电波采集过程往往会包含生理噪声和外部噪声,外部噪声目前可以通过滤波进行消除,去除生理噪声通常采用的方法是自适应滤波器、空间滤波和主成分分析,但这些方法需要一定的信号作为先决条件,并且去噪性能有限。近年来,深度学习技术开...展开更多 脑电波采集过程往往会包含生理噪声和外部噪声,外部噪声目前可以通过滤波进行消除,去除生理噪声通常采用的方法是自适应滤波器、空间滤波和主成分分析,但这些方法需要一定的信号作为先决条件,并且去噪性能有限。近年来,深度学习技术开始运用于脑电波去噪,而且在去噪性能上得到了一定提升。鉴于在生成对抗网络(GAN)的判别器和生成器博弈过程中,生成样本...

The process of EEG acquisition often includes physiological noise and external noise.At present,the external noise can be elimi‐nated by filtering.The usual methods to remove physiological noise are adaptive filter,spatial filter and principal component analysis,but the...MORE The process of EEG acquisition often includes physiological noise and external noise.At present,the external noise can be elimi‐nated by filtering.The usual methods to remove physiological noise are adaptive filter,spatial filter and principal component analysis,but the...