文档介绍：哈尔滨工业大学
硕士学位论文
脑电伪迹去除与生物电睡眠特征提取
姓名:张贯忠
申请学位级别:硕士
专业:一般力学与力学基础
指导教师:王聪;郑钢铁
20050101
摘要脑电、心电、肌电、眼电信号作为典型的生物信号,蕴涵着丰富的生究人类非器质性信息纾@汀⒕酢⑺叩方面都十分重要。脑电信号由于较其他生理电微弱,通常混叠有不同种类的伪迹成分来的。这些噪声的存在给脑电的应用和分析带来了很大困难。舍弃被污染的去除伪迹的影响,又很好的保护了有用脑电信号是一件棘手的问题。脑电、心电、肌电、眼电都属于生物电,它们含有大量的警觉和睡眠深度信息,在本文从传统的傅立叶方法出发,研究了一般傅立叶变换方法、短时傅立叶和维格纳分布方法、小波和小波包方法、以及主分量和独立分量方法。用主分量分析实现了多维脑电信号压缩;研究了用小波和独立分量分析去除脑电中的伪迹干扰方法;提出了基于峰度的独立分量排序和基于相关系数极性了提取生物电睡眠特征的方法,并用该方法统计了不同睡眠期的样本数据;研究了用畇融合方法将睡眠特征进行融合及冲突特征的剔除方法。理、心理和病理信息。生物信号处理和特征提取无论是在临床上,还是在研纾貉鄣纭⑿牡纭⒓〉纭⒐て蹈扇诺,它们是由某些生理源和噪声源带脑电记录无疑会造成数据的大量丢失,临床上是无法接受的。如何从脑电中睡眠期的判断上具有重要的意义。如何建立这些生物信号的睡眠特征提取的的相位调整方法,并给出适用条件;基于多分辩小波分析和信号能量,建立关键词脑电伪迹去除;小波分析;独立分量分析;睡眠分期;甋融合有效方法也是急需解决的问题。哈尔滨工业大学工学硕十学位论文
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第滦髀本课题与医学上的异同点国内外研究现状来源目的和意义目的是要开发先进的传感器,并且利用开发出的传感器,非接触的测出人体的生理信息,这些生理信号包括脑电、心电、脉搏、眼动等,然后将这些生理信息所包含的注意力、压力、睡眠、觉醒的特征提取出来,用于检测人的注意力压力睡眠觉醒的状况。本文研究的内容属于该项目的信号处理和研究成果可以广泛的应用到医疗监测、生产安全监测、驾驶安全、航天相同点:本课题与医学工作者共同关心脑电与心电等生理信号。对信号例如,对于受到心电、肌电等污染的脑电信号对于本课题和医学上都属于不可用的信号,必须加以辨识,并且将其剔除掉。不同点:主要不同点是,医学上研究的问题,主要是器质性的。即是由于身体机能衰竭或器官病变引起的问题。而我们所研究的问题是属于功能性的。即是一个正常人的所含有的信息。这些信息是由于睡眠、疲劳等非病变例如,我们所处理的原始信号,都是正常人的脑电或心电信号,而不是病人的信号。另外医学上某些受到的污染的信号对于我们却是很好的提取特却要对其进行分析处理,得到眼动的频率,用以判断人们的清醒程度。在去除脑电伪迹的研究上,过去人们针对传统的消噪方法作了大量的研本课题来自欧共体研究项目:特征提取部分。航空航海安全等领域。并具有潜在的军事应用价值。的精确度,以及对信号滤波很关注。因素引起的波动。征的部分。例如由于眼动引起的伪差的脑电,在医学上是不可用的,但我们琒琕/哈尔滨工业大学工学顾十学位论文
眼电信号自身的不平稳性,获得一个稳定的模板往往比较困难,使得该方法消噪不彻底问题V劣诠て蹈扇诺娜コ话闶巧杓莶瞬ㄆ鳎稳定而造成的其他噪声干扰。当信号频谱与工频干扰信号的频谱有混叠,陷波滤波器在滤除工频干扰的同时也会造成目标信号的损失。初期,。到年代中期,诠市藕糯斫绱锏搅搜芯咳瘸薄的出现这一传统课题而言,考虑到多导脑电信号通常来自一些相互独立成分的迭加,这使得际蹩梢杂行У囟阅缘缂锹贾械亩嘀衷肷藕沤蟹掷爰去除,而较少影响有用信号成分,很大程度上克服了时频域方法的“去除不彻底”的缺点。实验结果表明,谀缘缧藕诺纳砀扇畔芯哂泻艽的潜力,并取得了较好的效果【。的生理信号中获取病变信息,从而为诊断提供依据;而对于如何获取正常人专家的经验和操作水平。目前对睡眠过程如何自动分期和识别有了一定的研究成果。但由于个体差异大,还没有建立一套睡眠分期的量化标准,尤其是没有建立针对不同年龄和性别等具有个性化的量化标准,仅局限于常规浚宰远卸纤叻制诨姑挥性谝窖Ы绲玫焦惴旱氖褂肹。目前睡眠分期研究主要集中在对多导脑电的分析上,并且达到了较高的判决究,积累了一定的脑电信息处理方面的经验,但很少有突破性进展。总的看来,传统的脑电信号处理传统的脑电消噪方法大多还是集中在信号的时、频域分析上⋯。如在眼电伪迹的去除中,比较典型的是所谓的模板法。但由于效果并不明显。又如在心电伪迹的去除中,小波变换的时频局部性特点使得它在短时瞬变的检测中具有很大优势,但是它仍然无法克服频谱混迭带