20xx年醫(yī)學(xué)專題—癲癇腦電信號(hào)提取及自動(dòng)檢測(cè)方法(編輯修改稿)
2024-11-17 22:26 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 中新信息生成的速率。樣本熵的值越大,表明時(shí)間序列的自我相似度越低，系統(tǒng)產(chǎn)生新信息的速率越大，信號(hào)復(fù)雜度越高。反之則表明時(shí)間序列的相似度高，信號(hào)趨向于較高的規(guī)律性。3腦電信號(hào)的傳統(tǒng)分析方法早期的腦電信號(hào)波形特征都是靠肉眼的觀察與分析來(lái)提取的，計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使得人們可以直接從時(shí)域中提取出有用的波形特征。因此，時(shí)域分析法是腦電信號(hào)分析中最早使用的方法。其優(yōu)點(diǎn)在于時(shí)域中包含了腦電的全部信息，并且對(duì)時(shí)域中波形的分析非常直觀，可以體現(xiàn)腦電信號(hào)在時(shí)域中較為突出的一些特征，比如癲癇的發(fā)作期識(shí)別就可以通過(guò)棘波的出現(xiàn)來(lái)判斷。相關(guān)分析、方差分析、直方圖分析、移動(dòng)平均等分析方法都屬于時(shí)域分析的范疇。因此，時(shí)域分析法可以使腦電信號(hào)在時(shí)域上獲得較高的分辨率。在時(shí)域內(nèi)難以分析的信號(hào)，可以先將其從時(shí)域變換到頻域，再在頻域進(jìn)行分析。頻域分析法是將隨時(shí)間變化的幅度分析轉(zhuǎn)換為隨頻率變化的能量分析。以此來(lái)直接觀察腦電不同頻率下各個(gè)波(δ、θ、α、β波等)的節(jié)律分布與變化情況。有些在時(shí)域表現(xiàn)不明顯的特征,在頻域卻有著明顯的差異。信號(hào)的頻域分析法有傅里葉變換、功率譜估計(jì)、希爾伯特變換和離散余弦變換等。其中，功率譜是腦電信號(hào)在頻域分析中的主要方法。與時(shí)域分析法類似,頻域分析也可以使腦電信號(hào)在頻域獲得較高的分辨率。時(shí)頻分析法的思想是將信號(hào)的時(shí)間與頻率結(jié)合起來(lái)進(jìn)行綜合的處理。常用的時(shí)頻分析法有短時(shí)傅里葉變換、WignerVille分布、Gabor變換等。腦電信號(hào)頻譜分析后的結(jié)果，不僅可以體現(xiàn)信號(hào)中的頻率部分，同時(shí)也可以呈現(xiàn)出頻率分量隨時(shí)間變化的規(guī)律。因此，相較于時(shí)域或頻域分析,時(shí)頻分析可以體現(xiàn)出更多腦電信號(hào)的特征，但頻域分析法并不是完全的解決了時(shí)域與頻域中所獲得腦電信息單一的問(wèn)題,它的缺點(diǎn)是無(wú)法同時(shí)在時(shí)域與頻域均獲得高分辨率。短時(shí)傅里葉變換是腦電信號(hào)頻域分析法中的一個(gè)基本方法，它是通過(guò)窗函數(shù)將信號(hào)劃分成短序列來(lái)進(jìn)行分析的，因此更加適用于分析具有良好平穩(wěn)性的信號(hào)。而實(shí)際上，腦電信號(hào)卻是一種頻率隨時(shí)間變化的典型的非平穩(wěn)信號(hào)。小波變換法也是時(shí)
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