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針對腦電信號非平穩(wěn)性特點(diǎn)，利用小波變換對采集到的腦電信號進(jìn)行濾波處理。然而小波變換巨大的計算量限制其在高速實時信號處理領(lǐng)域的應(yīng)用，FPGA器件兼具并/串行工作方式，具有較高的并行計算能力，在現(xiàn)場數(shù)字信號處理領(lǐng)域具有較強(qiáng)的實時性。提出基于FPGA的小波變換系統(tǒng)設(shè)計方法，首先利用DB2小波對腦電信號按Mallat算法進(jìn)行分解，然后采用小波重構(gòu)算法去噪。試驗結(jié)果表明，運(yùn)用小波分解重構(gòu)算法，可以對腦電信號進(jìn)行實時濾波。
- Abstract:
- ?Aiming at the non-stationary feature of EEG signal，this paper uses the wavelet transform to denoise the EEG signal.However，since the complex computation of wavelet transform，it is hardly used in high real-time fields.While the FPGA devices can work in parallel model and serial model，and they have the high-speed computation，so it is more efficient in real-time fields.So a method of design wavelet transform system based on FPGA is presented，firstly，based on the Mallat algorithm，the EEG signal is decomposed by DB2wavelet，secondly，the wavelet reconstruction algorithm is used to remove the noise.The experimental results show that the wavelet decomposition and reconstruction algorithm is proved to be effective for real-time denoising EEG signal.
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