文档介绍：要摘脑电图反映了大脑组织的电活动及大脑的功能状态。脑电分为自发脑电陀发电位W魑D缘缧藕叛芯康牡谝徊剑珽中伪差的去除及信号的提取就显得尤为重要。独立分量分析是近年来由盲信源分解技术发展来的多通道信号处理方法,可以帮助实现信号的增强和分析。对于多导脑电诱发电位的提取得到了较满意的结果。另一方面,丫鸾ケ挥τ糜贓信号中的伪迹去除,实践证明其能有效的解决应用传统方法产生的一系列问题。遗传算法是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,通过模拟自然进化过程来搜索最优解,在搜索过程中不容易陷入局部最优,即使在所定义的适应度函数是不连续的、非规则的或有噪声的情况下,也能以很大的概率找到全局最优解。本文提出了一种基于独立分量分析和遗传算法的诱发电位提取方法,以信号的峭度作为目标函数基准点,以其它信号的峭度与基准点的偏离程度的倒数作为目标函数,通过遗传算法在全局搜索适应度函数的最大值,从而首先将信号分离出来,实现了诱发电位的快速提取。由于此种方法是用遗传算法来接解决侍猓允沟盟哂幸传算法的一些特性,如收敛性强等特点。与其他快速提取信号特征的方法鐁相比,本文的方法不需要引入参考信号,计算简单。由于临床采集的脑电信号中含有较丰富的频率成分,只靠椒ㄓ惺蔽薹ń缘信号中的噪声分离干净,分离后的脑电信号中往往还含有很多高频噪声。如果在用方法对信号进行处理前,先利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始脑电的高频噪声滤除后,再重构原始脑电作为氖淙胄藕牛掷氤龅哪缘缧藕胖懈咂翟肷突岽蟠减少,可以有效克服现有惴ú荒芮衷肷娜毕荨1疚慕〔ū浠挥牖谝糯法的独立分量分析方法相结合,用于诱发电位的提取,取得了较满意的效果。关键词:藕牛籈藕牛欢懒⒎至糠治觯灰糯惴ǎ恍〔ū浠大连理喝搜妒宦畚
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独创性说明作者签名:骸#憾作者郑重声明:本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。ⅲ海日期:
兰年兰月』日大连理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”,同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名:导师签名:大连理工大学硕士学位论文
髀脑电信号概述是外流而成的。这种状态称为极化状态,当神经元接受一个大于一定阈值的刺激时在头皮上检测到的电位变化——脑电波是由大脑皮层中无数个神经元同步化的电活动送至特制的记录装置——脑电图机上记录下来,形成动态曲线,这就是通常称为的脑电诱发脑电通常只有.Ⅳ苑⒛缘缛锤叽肛】,信噪ǔT大脑皮层由数以亿计的神经元组成I窬O袢颂逯械钠渌赴谎哂猩电活动。神经细胞的跨膜静息电位虺颇さ缥大约为.,这个静息电位可认为碳た衫醋缘纭⑷取⒒祷蚧艿娜哦时,该处极化膜对耐ü酝蝗辉龃螅大量钠离子迅速进入膜内,是膜内电位急速上升,产生膜的除极化,同时形成一个膜电位,即动作电位。膜电位的持续时间,在神经元的不同部分有所不同,其范围在之间。大脑皮层中单个神经元的膜电位由于中介组织很厚,通常在头皮上不能检测到,所形成的,同步化作用通常被认为受脑干は虏阒惺的控制。在头皮上引导的脑电波振幅,在正常情况下,⒂刖跣和睡眠的水平相关,且存在很大的个体差异,也就是说脑电波在不同的正常人中也存在着不同的表现。通过电极和导线从头皮上或者从大脑皮层上直接将大脑产生的节律性电位变化,传图珽缘缤挤从沉舜竽云ぶ实淖苑⒛缘缁疃脑的自发电活动缘可以为直接的或外界的确定性刺激绲摹⒐獾摹⑸拇激等跋欤ǔ4尤说耐菲ど纤嫉挠辗⒌缥环群苄。贠.“洌彝ǔ淹没在自发脑电波中,而难以观察。这种由于外界诱发而引起的脑电位变化,通常称为诱发电位珽,如果把一串相同的刺激做出的反应所获得的诱发电位加以叠加平均,则所产生的波形叫做平均诱发电位珹诱发脑电与大脑的功能状态、复杂的生理心理因素相关,其特征提取一直以来都是许多科研工作者研究的热点。通常与峭奔锹嫉降模盓晌N颐堑难芯慷韵时,统晌A吮尘霸肷褽的信号幅度远大于的信号幅度菲ぜ锹嫉降一左右,甚至更低R虼耍绾未幽缘缧藕胖杏