脑电是人脑内部神经细胞群的电生理活动在大脑皮层的综合反映,..pdf

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脑电是人脑内部神经细胞群的电生理活动在大脑皮层的综合反

映,利用头皮上安放的电极导出脑细胞电活动,经过放大后得到的具

有一定波形和波幅等信息的曲线图形称为脑电图(EEG,

Electroencephalogram),当脑组织发生病理或功能改变时,这种曲

线也将发生相应的改变。脑电信号蕴含丰富的大脑活动信息,通过脑

电图这个“窗口”,人们可以深入了解大脑的功能状态及其活动规律。

对脑电信号的分析和处理,已经成为生理科学研究和临床诊断的重要

手段。脑电信号具有以下特点:

(1)信号非常微弱,背景噪声很强,一般的EEG信号只有50微伏左

右,最大的100微伏

(2)脑电信号是一种随机性很强的非平稳信号

(3)非线性,生物组织的调节及适用机能必然影响到电生理信号,

从而呈现非线性的特点

(4)脑电信号的频域特征比较突出。

因此,与其它的生理信号相比,功率谱的分析及各种频域处理技

术在脑电信号处理中占有重要的位置。基于脑电信号的上述特性,如

何消除原始脑电数据中的噪声以更好地获取反映大脑活动和状态的

有用信息,如何更好地提取脑电信号的各个节律,以及如何更好的进

行脑电功率谱的分析是脑电信号处理分析的三个最为重要的方面。近

些年来,随着小波变换的不断发展,国内外许多研究者将小波分析用

于生物医学信号的提取及去噪处理。小波分析是一种把时间和频率两

域结合起来的分析方法,在时频域都具有表征信号局部特征的能力。

经典的频谱估计法由于截断效应产生泄漏和谱间干扰,谱分辨率难以

提高,而且它的分析是对整个时间域的,不能在时间上定位,很难结

合测试过程中进行的事件测试进行分析。小波变换良好的时频分析特

性非常适用于信号脑电等非平稳信号的分析,为自动检测和分析波

形,提供了强有力的工具。

(四)小波分析

小波分析是一种窗口的大小固定定、形状可变的时频局部化的信号分

析方法,即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,

在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。定义:如果

满足容许性条件:那么

叫做可允许小波(或积分小波,基小波,母小波)。其中是

的傅立叶变换。由基小波生成的小波函数可以表示为:

其中为参数。将信号在这个函数系上做

分解,就得到了连续小波变换的定义。

定义:设,则对其可允许小波函数的连续小波

变换为:

2.1.2小波变换

(一)一维连续小波变换

前面已知,满足允许条件的函数称为基小波,其伸缩和平移构成

一簇表达式为的函数系,式中称为子

小波,a为尺度因子或频率因子,b为时间因子或平移因子。对于能量

有限的信号,其连续小波变换定义为

式。

本质上,连续小波变换是将一维信号f(t)等距映射到二维尺度一时间

平面。其自由度明显增加,因而小波变换含有冗余度,主要表现在:

(1)由连续小波变换恢复原信号的重构公式不是唯一的。信号f(t)的

小波变换与小波反变换不存在一一对应,而傅立叶变换与傅立叶反变

换则一一对应。

(2)小波变换的基函数存在许多可能的选择(例如,它们可能是非正交

小波、正交小波、双正交小波等等)。

(二)连续小波变换的性质

连续小波变换与有以下重要性质:

(1)线性:一个多分量信号的小波变换等于各个分量的小波变换之和。

(2)平移不变性:若,则

(3)伸缩不变性:若,则

(4)自相似性:对应于不同尺度参数a和不同平移参数b的连续小波变

换之间是自相似的。

(5)冗余性:连续小波变换中存在着信息表达

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