毕业设计（论文）-基于小波分析的脑电信号去噪方法研究精选.doc

基于小波分析的脑电信号去噪方法研究 摘要 小波变换[1]是20世纪 80 年代后期迅速发展起来的新兴学科。它是在傅里叶分析[2]的基础上发展起来的，但小波分析与傅里叶变换有很大的不同。总体来说，傅里叶分析是整体域分析，用单独的时域[3]或频域表示信号的特征；而小波分析是整体域分析，它用时域和频域的联合来表示信号的特征。小波分析的理论和方法在信号处理[4]、图像处理、语音处理、模式识别、量子物理等领域得到越来越广泛的应用，它被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。 信号的采集与传输过程中，不可避免会受到大量噪声信号的干扰，对信号进行去噪，提取出原始信号是一个重要的课题。 本文根据目前的研究课题基于脑电信号的机械外骨骼[5]系统研究与应用，在此研究小波变换在脑电信号去噪中的应用。 关键词 小波变换、信号处理、脑电信号、机械外骨骼、小波包分析[6] Abstract Wavelet transform is a new subject in the late twentieth Century 80 developed rapidly. It is developed based on the analysis on Fourier transformation ，but wavelet and Fourier transformation are very different. Overall, Fourier transformation analysis is the whole domain analysis[7], said signal characteristics[8] with single time domain or frequency domain; wavelet analysis is the whole domain analysis, it combined with the time domain and frequency domain to represent the signal features. The theory and method of wavelet analysis has been applied more and more widely in signal processing, image processing, speech processing, pattern recognition, quantum physics and other fields, it is considered a major breakthrough in the tools and methods in recent years. Collection and the process of signal transmission, will inevitably receive a lot of noise signal interference, the signal denoising, extract the original signal is an important topic. According to the current research topics based on EEG signal research and application of mechanical exoskeleton system, the research of wavelet transform in the EEG signal denoising applications. Keywords: Wavelet transform, signal processing, brain electrical signal, mechanical exoskeleton, wavelet packet analysis 第一章绪论 引言 在科幻电影《钢铁侠》中，钢铁侠[9]拥有赋予他超人力量、超人耐力、飞行能力与多种武器的外骨骼动力装甲，可以帮助他完成千奇百怪的动作，完成惊险刺激的任务。而现实中，由于存在一定的行走障碍，很多人需要使用一种电影中的战衣一样的外骨骼来增强他们的行走能力。如果我们可以运用科学技术，让这些人重新自由行走，将具有重要的社会意义。 因此，对于行动障碍者的康复仪器的研发一直是国外研究的一个热点，现已研发出多种形式的康复治疗器材，而用外骨骼下肢助力康复器进行助力康复是一个非常有创新意义和实用价值的方案。该助力康复机器人材在人运动时，兼具康复和助力功能，通过采集、处理、分析步态信息，实现腿部的支撑、保护、辅助运动等功能。而在这个系统中，要想成功运用，信息处理就成了必不可少的一