基于matlab的腦電信號處理-資料下載頁
2024-10-03 05:42本頁面
【正文】 與原始信號的對比中可以看出，高頻噪聲很明顯被消除了。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。3 討論基于FFT變換的功率譜估計適用于平穩(wěn)時間信號分析,計算結果只能反映信號段總體的平均功率分布情況, 不包含信號的任何時域變化信息, 并且譜估計的頻率分辨率與所采用的信號長度成正比，即受數(shù)據(jù)點數(shù)目的影響?；谛〔ㄗ儞Q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，是很難對它進行匹配分析。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。在用小波分析來進行去噪的關鍵在于閾值的選取，如果閾值選取的太高，會使信號失去太多細節(jié)，使信號失真，如果閾值選得太低，又不能達到去噪的目的。4 結論本文利用實測的原始腦電信號, 對腦電信號的處理方法與結果進行了一定的分析和評價, 以期為腦電信號處理及特征提取提供一定的理論參考和分析依據(jù)。目前人們也嘗試用非線性處理方法、神經(jīng)網(wǎng)絡的方法、時頻結合等等現(xiàn)代的方法來處理腦電信號, 相信這些方法會為腦認知以及醫(yī)學的發(fā)展作出貢獻[5]。腦電信號屬于非平穩(wěn)隨機信號，小波分析的方法可以直接對信號的某些頻率分量進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。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(shù)字信號處理
二О一三年四月
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