小波預(yù)處理的ITD方法在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、腦電信號(hào)（Electroencephalogram，簡(jiǎn)稱(chēng)EEG）屬于人體的一種生物電信號(hào)，其中包含著反應(yīng)人類(lèi)精神狀態(tài)、情緒活動(dòng)等的一系列生理信息。對(duì)腦電信號(hào)的特征進(jìn)行定性和定量地研究和分析，可以幫助人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)腦功能并利用腦電信號(hào)來(lái)做某些疾病的輔助診斷。在癲癇疾病的輔助診斷中，通過(guò)對(duì)患者發(fā)病前、發(fā)病中和發(fā)病后的腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取并做對(duì)比分析，可以根據(jù)不同的特征頻率，更加有針對(duì)性地對(duì)患者提出診療方案。
　　但是，目前在腦電研究領(lǐng)

2、域面臨的一大難題是做特征提取時(shí)準(zhǔn)確性較低，這就使得利用腦電信號(hào)做輔助診斷疾病的方法在精確度上存在很大的改善空間。這個(gè)問(wèn)題主要是由腦電信號(hào)的兩大特征造成的：第一，腦電信號(hào)比較微弱且非常敏感，因此在采集過(guò)程中極易受到各類(lèi)噪聲的干擾，如采集儀器本身的交流電干擾，被采集者本身的眼電、心電信號(hào)干擾等；第二，腦電信號(hào)屬于非平穩(wěn)非線性信號(hào)，需要采用特殊的非線性信號(hào)處理方法來(lái)對(duì)其進(jìn)行分解和分析。以往使用的腦電信號(hào)分析方法或多或少都存在一些缺點(diǎn)，如小波變

3、換分析法雖然發(fā)展較成熟，但是卻對(duì)腦電信號(hào)不具有自適應(yīng)性；經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸怆m然有自適應(yīng)性，但是卻存在較嚴(yán)重的模態(tài)混疊和端點(diǎn)效應(yīng)等問(wèn)題。這些問(wèn)題都在一定程度上阻礙著腦電信號(hào)特征提取的應(yīng)用和發(fā)展。
　　本論文主要針對(duì)上述兩方面問(wèn)題，提出了一種基于小波預(yù)處理的固有時(shí)間尺度分解（Wavelet-denoising Intrinsic Time-scale Decomposition，簡(jiǎn)稱(chēng)WD-ITD）方法。該方法首先對(duì)含有噪聲的腦電信號(hào)進(jìn)行小波

4、去噪預(yù)處理，使得處理后的腦電信號(hào)信噪比變大，繼而使用ITD方法，對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步分解。具體研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外腦電信號(hào)研究現(xiàn)狀的綜述，概述了腦電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理、采集方式和特性分類(lèi)，并對(duì)腦電信號(hào)的分析方法做了對(duì)比和分析。
　　其次，探討了腦電信號(hào)容易受噪聲干擾的原因，分析了腦電信號(hào)噪聲的種類(lèi)以及常用去噪方法，建立了腦電信號(hào)的小波去噪算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，做了兩個(gè)對(duì)比性實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了小波去噪方法在腦電信號(hào)去噪領(lǐng)域的可

5、行性。
　　再次，介紹了一種新的時(shí)頻分析法——固有時(shí)間尺度分解，將該方法與小波去噪相結(jié)合形成WD-ITD分解。驗(yàn)證了WD-ITD分解在處理腦電信號(hào)方面的可行性和優(yōu)勢(shì)，通過(guò)與經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾膶?duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了WD-ITD分解在端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題、模態(tài)混疊問(wèn)題以及分解效率方面，都優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸狻?br>　　最后，運(yùn)用WD-ITD方法對(duì)癲癇患者的腦電信號(hào)做分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用WD-ITD分解后的腦電信號(hào)，分解效率平均提高了近4％，分解后得到