基于matlab的腦電信號(hào)處理(參考版)
2024-08-21 18:50本頁(yè)面
【正文】 參考文獻(xiàn):[1] [M].廣州:華南理工大學(xué)出版社,~134.[2] [M].北京:機(jī)械工業(yè)出版,2012.[3] [M].北京:科學(xué)出版社,2012.[4] 于蘭蘭. 基于小波變換的腦電信號(hào)去噪處理[J].南昌大學(xué)學(xué)報(bào)(理科版),2007,31:75~77.[5] 謝松云,張振中,楊金孝,[J].計(jì)算機(jī)仿真,2007,24(2):326~330.。目前人們也嘗試用非線性處理方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、時(shí)頻結(jié)合等等現(xiàn)代的方法來(lái)處理腦電信號(hào), 相信這些方法會(huì)為腦認(rèn)知以及醫(yī)學(xué)的發(fā)展作出貢獻(xiàn)[5]。在用小波分析來(lái)進(jìn)行去噪的關(guān)鍵在于閾值的選取，如果閾值選取的太高，會(huì)使信號(hào)失去太多細(xì)節(jié)，使信號(hào)失真，如果閾值選得太低，又不能達(dá)到去噪的目的?；谛〔ㄗ儞Q的去噪方法，對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)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(duì)需要分析在每個(gè)時(shí)刻含有不同頻率成分的非平穩(wěn)信號(hào)來(lái)說，是很難對(duì)它進(jìn)行匹配分析。但由于考慮到實(shí)際情況，16~32Hz子帶內(nèi)極少有β波，大部分為噪聲，所以把這個(gè)頻帶內(nèi)的信號(hào)也全部清除了。 小波變換強(qiáng)制去噪處理，繪制小波變換強(qiáng)制去噪處理之后的信號(hào)如下圖8所示。 小波分解去噪和重構(gòu)波形 小波變換默認(rèn)閾值去噪處理，可以實(shí)現(xiàn)腦電信號(hào)的小波變換默認(rèn)閾值去噪處理，原始數(shù)據(jù)及去噪處理結(jié)果對(duì)比如下圖7所示。所以選取了d5子帶內(nèi)第5500~8000之間的2500個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，將信號(hào)圖繪制出來(lái)，如下圖6所示。 腦電信號(hào)節(jié)律提取α波是節(jié)律性腦電波中最明顯的波。 腦電信號(hào)小波分解各層重構(gòu)波形實(shí)驗(yàn)選取db8小波對(duì)前述采集的樣本信號(hào)進(jìn)行分解，分解得到的各層信號(hào)如下圖5所示。圖4 信號(hào)功率譜圖原始的功率譜圖是關(guān)于f=128Hz對(duì)稱的，為了便于分析，截取了0~65Hz的一段。譜估計(jì)是數(shù)字信號(hào)處理的主要內(nèi)容之一，主要研究信號(hào)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(hào)。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0H
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