基于小波變換的腦電信號處理研究.pdf

1、大腦電生理信號是反映大腦活動狀態(tài)的重要信號，主要包括自發(fā)腦電信號(EEG)和誘發(fā)腦電信號(EP)。如何有效地處理和分析腦電信號，對于腦科學研究和腦部疾病的臨床診斷都具有重要意義。小波變換是信號分析和特征提取的重要工具，它在時域和頻域同時具有良好的局部化性質(zhì)。本文基于小波變換方法，主要對以下幾個問題做了研究和討論： (一)腦電信號去噪：腦電信號是強噪聲背景下的非平穩(wěn)隨機信號，如何有效去除噪聲是腦電信號分析和處理過程中的一項重要內(nèi)容

2、?？紤]到小波閾值法具有良好的時頻局部化特征且運算簡便有效，本文研究了小波閾值去噪方法中的軟閾值法和硬閾值法，針對閾值函數(shù)不連續(xù)或者有偏差的缺點，提出了一種新的小波閾值函數(shù)。此函數(shù)在整個取值空間內(nèi)保持平滑性，且連續(xù)可導。同時根據(jù)EEG信號特點，將快速定點獨立分量算法引入腦電信號處理中，并結合中值濾波器，對傳統(tǒng)的方法進行改進，提出了基于中值濾波的自適應小波閾值去噪法。臨床EEG信號的處理實驗表明，本文提出的方法在腦電信號的消噪中，具有良好的

3、效果。 (二)腦誘發(fā)電位的快速提?。耗X誘發(fā)電位是腦科學研究和臨床診斷中的重要特征，但是應用傳統(tǒng)的疊加平均方法提取誘發(fā)電位往往會造成瞬態(tài)信息的丟失，增加受試者的痛苦，降低準確率。因此誘發(fā)電位的快速提取一直是國內(nèi)外學者的研究重點。本文分別研究了小波多尺度分解與重建、三階相關濾波技術在誘發(fā)電位快速提取中的應用，并分別地將小波多尺度分解與重建法、軟閾值法、硬閾值法和新閾值法與三階相關濾波技術結合，提出了誘發(fā)電位提取的新方法，并通過實驗對

4、比研究，證明了基于新閾值的三階相關濾波方法的效果最好。 (三)睡眠腦電的初步研究：EEG的另一個重要用途是用于睡眠研究，多道睡眠圖的記錄和分析是研究睡眠生理的重要手段，也是客觀評價睡眠質(zhì)量的有力工具。目前，小波變換在睡眠腦電中的應用還不是十分廣泛，相關的研究成果較少。本文對近年來睡眠腦電的小波處理方法進行了總結，并分別從快眼動睡眠(Rapideyemovementsleep，REM)判斷、紡錘波分析和K-復合波的檢測三個方面對算