一种基于经验模态分解的时频分布及其在EEG分析中的应用

摘要

Hilbert-Huang变换是一种新的分析非线性非平稳信号的时频方法,这种方法的关键部分是经验模态分解(EMD)方法,任何复杂的信号都可以通过EM D分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数。我们结合该方法给出一种抑制Wigner-Ville分布交叉项的新方法,并将其应用于癫痫脑电信号(EEG)中,且得到了比较好的结果。