為消除噪聲影響、準(zhǔn)確提取信號特征,提出了對腦電信號進(jìn)行最優(yōu)階次的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換,以對腦電信號進(jìn)行時(shí)頻域分析.首先采用二維峰值搜索算法得出最優(yōu)變換階次,然后基于最優(yōu)變換階次對腦電信號進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于二維峰值搜索算法的最優(yōu)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換能更好地去除腦電信號的噪聲,使信號具有非常好的能量聚集性,為腦電信號的特征提取以及進(jìn)一步分析研究打下良好的基礎(chǔ). 

【文章來源】：沈陽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019,31(06)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

各個(gè)數(shù)據(jù)段疊加平均后的時(shí)域波形

圖2為上述5個(gè)波段信號的二維峰值搜索及其一維峰值搜索的結(jié)果.由圖2可見,二維搜索能得出唯一的峰值,而一維搜索有可能出現(xiàn)多個(gè)峰值,較難得出最優(yōu)分?jǐn)?shù)階.圖2 各波段信號一維和二維峰值搜索對比圖

圖2 各波段信號一維和二維峰值搜索對比圖對選取的各個(gè)數(shù)據(jù)段的腦電信號進(jìn)行了最優(yōu)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換與普通階次傅里葉變換,其結(jié)果如圖3所示.由圖3可以看出,與進(jìn)行普通階次變換的腦電信號相比,進(jìn)行最優(yōu)分?jǐn)?shù)階變換的腦電信號的時(shí)頻域波形較為平穩(wěn),表明噪聲得到了抑制.基于最優(yōu)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換處理后的腦電信號可以進(jìn)行大腦的生理狀態(tài)判別.例如,圖3a所示為ephochs 3進(jìn)行最優(yōu)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的時(shí)頻域波形,顯然,0～0.8 s之間的波形為θ波,表明此時(shí)個(gè)體處于睡眠或者回憶狀態(tài);0.8～1.2 s之間的波形為α波, 表明此時(shí)個(gè)體處于安靜或者閉眼狀態(tài);1.2～1.8 s之間的波形為β波,表明個(gè)體處于較激動(dòng)亢奮的狀態(tài).而圖3b所示的普通階次變換下的腦電波形較難提取其節(jié)律波.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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