文档介绍：摘要脑电是一种特殊的生物电活动,反映了大脑的功能状态,分为自发脑电诱发电位两种。头皮上采集的脑电可以看作是大脑内的电活动在头皮上的电位分布,以及人体其它器官组织产生的生物电活动ㄐ牡纾鄣绾图〉绲和各种外界因素引起的干扰信号。这些脑外来源的干扰信号称之为伪差。脑电信号分析的任务之一就是去除脑电中的伪差,分离出纯净的脑电,以便应用于临床诊断和脑认知科学研究。诱发电位是神经系统接受内外刺激所产生的特定电活动。通过诱发电位的检测可以诊断和分析神经系统的病变和损伤。脑电信号分析的任务之二就是如何从强背景自发中提取信号。盲源分离际跏且恢中滦说男藕欧治龇椒ǎ浔局噬嫌攵懒⒎至糠治是一致的。且恢侄嗤ǖ佬藕糯砑际酰涮氐闶浅葱藕畔嗷ネ臣贫懒⑼馕奁渌先验知识的情况下,将观察信号分解成为独立的分量。本文主要对脑恚芯荩以及优化算法做了归纳性的研究,并将其应用到脑电信号的伪差去除和信号的提取本文基于峭度的快速固定点算法幕∩希源慰夹藕诺腎进行了扩展,提出了~种多参考信号的椒āP路椒ㄒ环矫婵朔薋的计算量过大,对分离的分量需要人工判别的缺点,另一方面也弥补了算法仅仅能提取一路目标信号的缺陷。文中不但详细的介绍了多参考信号的椒ǖ脑砑八惴ǎ且给出了具体的伪差去除算法,最后还将此方法应用到多个脑电伪差的去除中,仿真实验进一步验证了算法了有效性。在无加性噪声的情况下,芄唤虾玫亩远嗟夹藕抛雒し掷搿5导蚀油菲げ杉的脑电信号中,加性噪声的干扰是不可避免的。院屑有栽肷亩嗟夹藕诺拇效果急剧下降。通常的处理方法是将多导信号先通过小波降噪,然后将去噪后的多导信号作为氖淙搿1疚奶岢隽艘恢中〔ū浠隝相结合的方法。具体方法是:先对多导信号进行小波分解,然后对分解得到的小波系数进行带参考信号的离,最后通过小波重构得到目标信号。本文将此方法应用到诱发电位的提取中,仿真结果表明新方法具有比较稳定的抗噪性能,且与已有的方法相比,具有较快的收敛速度和较小的运算量。关键词:脑电信号;诱发电位;独立分量分析;伪差去除;小波变换大连理工大学硕士学位论文中。
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茯也独创性说明作者郑重声明: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。作者签名:
掣垒冬作者签名:—事≮擘钅晟显赂嵩查塑王登堡主些丝奎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。导师签名:;
髀脑电分析方法发展概况独立分量分析发展概况脑电【谴竽陨窬M淮ズ蟮缥坏淖酆希谴竽缘缁动产生的电场经容积导体善げ恪⒙恰⒛阅ぜ巴菲す钩传导后在头皮上的电位分布,作为一种特殊而复杂的生物电信号,反映了大脑的功能状态。年,【渴状渭锹剂巳说哪缘纾死啾湃肓搜芯磕缘绲氖贝S捎诩际醯原因,早期的脑电研究仅仅通过目测分析,这种定性的分析很难在复杂多变的脑电波中直接发现具有诊断意义的信息。直到二十世纪六七十年代,脑电分析才进入计算机分析的阶段。归结起来,近几十年来脑电信号的计算机分析方法主要包括如下几种:时域分析法、频域分析法、时频分析法、小波分析法及非线性动力学分析方法。传统的脑电分析方法主要包括时域分析和频域分析。时域分析通过直接提取波形特征进行分析,直观性强,物理意义比较明确。常用的方法包括方差分析,相关性分析,以及微分、积分和直方图,峰值检测等等。而频域分析主要通过功率谱分析、频谱分析、高阶谱分析等等。至今这些方法在临床上还有着广泛的应用。随着数字信号处理理论的发展,越来越多的新方法被应用到脑电分析中,并在脑电信号的伪差去除和特征提取中取得了一定的进展。特别是时频分析,小波分析Ⅲ。近年来,分布还惴河τ糜谀缘缧藕旁谀诘男藕偶觳饬煊颉P〔ǚ治鍪堑前数学中的一个迅速发展的新领域,目前被广泛应用于信号分析中,如信噪分离,提取弱信号,信号识别及多尺度边缘检测等等。动力学中的混沌,分形和非线性逐渐用来描述脑电的动力学特性,而成为脑电分析的热门方法,其中