基于matlab的腦電信號處理-在線瀏覽
2024-09-20 18:50本頁面
【正文】 α波是大腦皮質(zhì)處于清醒安靜狀態(tài)時電活動的主要表現(xiàn)。V，是一種快波。θ波的頻率是4~7Hz，振幅為10~50181。δ波在睡眠、深度麻醉、缺氧或大腦有器質(zhì)性病變時出現(xiàn)，頻率是1~，振幅為20~200181。 小波變換。在噪聲中如何準確地檢測到信號一直是信號處理領域所關心的內(nèi)容。小波分析去噪處理的方法一般有三種：默認閾值去噪處理。給定閾值進行去噪處理。在進行量化處理時可利用wthresh函數(shù)。該方法是將小波分解結構中的高頻或者低頻系數(shù)設置為0，即濾掉所有高頻部分或低頻部分。本文采用了兩種去噪方法，并分析比較了他們的去噪效果。為了方便在Matlab環(huán)境下對數(shù)據(jù)進行分析。實驗中選取了第14通道的前8000個數(shù)據(jù)點作為樣本進行分析。 信號的頻域和功率譜分析為了研究腦電信號中不同頻率信號的能量分布以及變化情況，首先對樣本信號進行Fourier變換，得到頻域圖。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波應該占主導地位。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]。第一種是默認閾值去噪，先對樣本信號進行8層小波分解，使用的小波函數(shù)是db8，然后利用ddencmp函數(shù)生成信號的默認閾值，最后利用wdencmp函數(shù)進行去噪處理，得到去噪的信號。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，得到重構的各層小波系數(shù)。該信號中除去了某些頻率的信號，起到了去噪的效果。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。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。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。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。信號的功率譜顯示，在10Hz作用頻率處能量出現(xiàn)峰值，表明在平靜狀態(tài)下采集的腦電信號中α波能量最大，符合生理學的研究結論。圖5
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