基于matlab的腦電信號處理-文庫吧在線文庫
【正文】 是db8，然后利用ddencmp函數(shù)生成信號的默認(rèn)閾值，最后利用wdencmp函數(shù)進(jìn)行去噪處理，得到去噪的信號。由于α波的頻率為8~13Hz，由此可以知道，該信號中α波比較多。圖5 腦電信號經(jīng)小波分解后的各層分量由于采樣頻率是256Hz，所以對于自帶的頻率范圍是：相應(yīng)的各子帶的頻率成分如下表所示：子帶信號頻率范圍主要信號成分a80Hz~1Hz低頻干擾d81Hz~2Hzδ波d72Hz~4Hδ波d64Hz~8Hzθ波d58Hz~16Hzα波d416Hz~32Hzβ波d332Hz~64Hz高頻噪聲d264Hz~128Hz高頻噪聲d1128Hz~256Hz高頻噪聲表1 小波分解后腦電信號子帶的頻率范圍一般情況下，a8子帶內(nèi)是低頻干擾，ddd1子帶內(nèi)是高頻噪聲，ddddd4子帶內(nèi)是腦電信號，但也可能混有一定的噪聲，需要根據(jù)實際情況來分析。圖8 原始信號與小波強(qiáng)制去噪結(jié)果圖的對比 該圖表示的是除去了低頻干擾和高頻噪聲之后的結(jié)果，從與原始信號的對比中可以看出，高頻噪聲很明顯被消除了。腦電信號屬于非平穩(wěn)隨機(jī)信號，小波分析的方法可以直接對信號的某些頻率分量進(jìn)行觀察或者提取出有用的特征信號，為腦電信號的測量與分析提供了非常好的前景。而小波變換具有多分辨率，且在時頻域都具有局部性，因此很適合用來分析非平穩(wěn)信號。圖6 提取出來的α波節(jié)律從上圖中可以明顯看出α波波幅由小到大，再由大到小作規(guī)律性變化，呈棱狀圖形。調(diào)用eeg_psd,m文件，可以繪制信號的功率譜圖，如下圖4所示。該信號中除去了某些頻率的信號，起到了去噪的效果。由于腦電數(shù)據(jù)是在被采集者安靜清醒的狀態(tài)下采集得到的，理論上α波應(yīng)該占主導(dǎo)地位。本文采用了兩種去噪方法，并分析比較了他們的去噪效果。小波分析去噪處理的方法一般有三種：默認(rèn)閾值去噪處理。θ波的頻率是4~7Hz，振幅為10~50181。V，它是節(jié)律性腦電波中最明顯的波，整個皮層均可產(chǎn)生
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