20xx年醫(yī)學(xué)專題—基于matlab的腦電信號處理(編輯修改稿)
2024-11-17 22:20 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 從功率譜圖中，可以直觀的觀察到不同頻率信號的能量分布情況。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。 信號的小波變換及重構(gòu)基于小波變換降噪處理的方法通常有3個步驟：首先是將信號進(jìn)行n層小波變換，得到小波系數(shù)；然后在小波變換域上利用信號與噪聲的不同特性，對小波變換進(jìn)行閾值化處理，把噪聲從信號中區(qū)分開來(主要是對高頻系數(shù)進(jìn)行閾值化處理；最后是利用重構(gòu)算法重構(gòu)信號。小波變換去噪的效果主要取決于對含噪信號的噪聲估計方法以及所采用的小波函數(shù)[4]。本文使用其中兩種去噪方法。第一種是默認(rèn)閾值去噪，先對樣本信號進(jìn)行8層小波分解，使用的小波函數(shù)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。另一種是強(qiáng)制去噪，同樣地，先對樣本信號進(jìn)行8層小波分解，采用的小波函數(shù)也是db8。然后提取各層小波系數(shù)，再將腦電信號頻率以外的幾層小波系數(shù)置零，得到重構(gòu)的各層小波系數(shù)。最后由重構(gòu)的小波系數(shù)得到重構(gòu)的信號。該信號中除去了某些頻率的信號，起到了去噪的效果。2 仿真結(jié)果及分析 原始腦電數(shù)據(jù)的讀取和顯示，即可繪制出腦電樣本信號圖，如下圖2所示。圖2 腦電樣本信號圖 腦電信號頻譜圖及功率譜圖的繪制，原理是對樣本信號進(jìn)行傅立葉變換[3]，即可獲得樣本信號的頻譜圖，如下圖3所示。圖3 信號頻譜圖從頻譜圖中可以看出，低頻信號和11Hz左右的信號特別強(qiáng)，25Hz以上的信號幾乎為零。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。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。15~25Hz頻段的信號很微弱，因此可以以判斷出，信號中幾乎沒有β波。譜估計是數(shù)字信號處理的主要內(nèi)容之一，主要研究信號在頻域中的各種特征，目的是根據(jù)有限數(shù)據(jù)在頻域內(nèi)提取被淹沒在噪聲中的有用信號。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。圖4 信號功率譜圖原始的功率譜圖是關(guān)于f=128Hz對稱的，為了便于
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