基于matlab的腦電信號處理(完整版)
【正文】 α波。本文基于Matlab仿真系統(tǒng)，主要研究了小波變換在腦電信號處理方面的應用，包括小波變換自動閾值去噪處理、強制去噪處理，以α波為例，提取小波分解得到的各層頻率段的信號，并做了一定的分析和評價。1 實驗原理和方法 實驗原理 腦電信號根據頻率和振幅的不同，可以將腦電波分為4種基本類型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。β波的頻率是18~30Hz，振幅為5~20181。與Fourier變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算，對信號逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可以聚焦到信號的任意細節(jié)，解決了Fourier變換的困難問題。強制去噪處理。由于采樣時間是256Hz，所以這段信號的持續(xù)時間大約是32秒。另一種是強制去噪，同樣地，先對樣本信號進行8層小波分解，采用的小波函數也是db8。在腦電采集過程中，被采集者沒有處于深度睡眠狀態(tài)，因此接近0Hz的低頻信號可以確定為噪聲。 腦電信號節(jié)律提取α波是節(jié)律性腦電波中最明顯的波。但由于考慮到實際情況，16~32Hz子帶內極少有β波，大部分為噪聲，所以把這個頻帶內的信號也全部清除了。參考文獻:[1] [M].廣州:華南理工大學出版社,~134.[2] [M].北京:機械工業(yè)出版,2012.[3] [M].北京:科學出版社,2012.[4] 于蘭蘭. 基于小波變換的腦電信號去噪處理[J].南昌大學學報(理科版),2007,31:75~77.[5] 謝松云,張振中,楊金孝,[J].計算機仿真,2007,24(2):326~330.[6] 內容總結[7] （1）南京航空航天大學
基于Matlab的腦電信號處理
姓名 陸想想
專業(yè)領域 生物醫(yī)學工程
課程名稱 數字信號處理
二О一三年四月。基于小波變換的去噪方法，對非平穩(wěn)信號去噪，要比傳統(tǒng)的濾波去噪聲得到的效果好，主要是由于傳統(tǒng)的濾波器都具有低通性，對需要分析在每個時刻含有不同頻率成分的非平穩(wěn)信號來說
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