腦電圖是當(dāng)今流行的疾病診斷工具,常用于監(jiān)控腦電（簡稱EEG）信號變化,幫助人們更好地了解大腦的生理結(jié)構(gòu),醫(yī)療工作者可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對腦電圖進(jìn)行分析和診斷,但EEG信號中包含了大量的噪聲,所以噪聲的去除是EEG數(shù)據(jù)分析及處理的首要環(huán)節(jié)。如何從含噪的信號中恢復(fù)原信號,實(shí)現(xiàn)信噪分離,已成為EEG去噪的重要研究課題。小波分析是近些年多通道EEG信號去噪領(lǐng)域中迅速發(fā)展起來的一種新技術(shù),目前被廣泛應(yīng)用于臨床診斷和科學(xué)研究,很多學(xué)者也借助小波函數(shù)進(jìn)行EEG去噪研究。但目前去噪的算法在噪聲識別和噪聲去除上存在一定的局限,鑒于此,本文在小波去噪算法的基礎(chǔ)上,提出了新的小波閾值函數(shù)去噪方法,同時應(yīng)用了貝葉斯估計(jì)新的小波閾值函數(shù)的系數(shù),并對去噪后的EEG信號進(jìn)行了卡爾曼濾波分析。主要研究工作如下:基于多通道EEG信號的特點(diǎn),采用PCA降維技術(shù)去掉了多通道EEG信號之間的信息冗余,討論了傅里葉、小波分解與重構(gòu)、小波軟閾值的去噪算法及影響,構(gòu)建了新的閾值小波函數(shù),解決了多尺度分解條件下EEG信號去噪效果不理想的問題。通過仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了新的閾值小波函數(shù)算法的去噪效果,并從信號的評價指標(biāo)上,比較了不同的算法對去噪性能的... 

【文章來源】：長春理工大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

窗口函數(shù)如圖2.1所示為短時傅里葉變換的窗口函數(shù)，它的特點(diǎn)是在有限的區(qū)間外恒等于

第2章小波分析基本理論1圖2.2短時傅里葉變換經(jīng)以上分析可知，短時傅里葉變換具有局部化分析能力，也有自身不能處理的缺點(diǎn)，即信號處理窗口g(t)確定后，窗口在平面的位置可以進(jìn)行更改，而窗口的形狀不能改變，所以短時傅里葉變換具有單一的分辨率分析能力[22]，且窗口g(t)隨分辨率的變化而變化。對于非平穩(wěn)信號而言，信號頻率變化的穩(wěn)定時刻，主頻是低頻時，則要求有較高的頻率分辨率，信號波形變化劇烈時，主頻是高頻，即要求有較高的時間分辨率。短時傅里葉變換的時頻窗口不能任意改變，所有特征信號不適用過渡過程和突變過程，且離散形式不能進(jìn)行正交展開，因此造成去噪上的缺陷。后來學(xué)者開始進(jìn)行小波去噪[23]。2.2.3連續(xù)小波變換小波變換是將ψ(t)可積函數(shù)滿足ψ(t)，其定義公式為：dCR2)(（2-4）則ψ(t)為小波母函數(shù)或基本小波，并稱上式為小波的可允許條件，根據(jù)公式定義的小波函數(shù)具有非零值，且定義域在有限的范圍。另一方面，根據(jù)可允許條件可知直流分量為0時，小波具有正負(fù)交替波動性[24]。在通常情況下，緊支集和近似緊支集具有正則性，所以將任意空間中的函數(shù)f(t)在小波基下展開，則連續(xù)小波f(t)的表達(dá)式為：dtattfatfaWTRaf)()(1),(),(,（2-5）由上述公式可以看出連續(xù)小波變換和傅里葉變換都是積分變換，但是與傅里葉變換不同的是，小波變換具有平移和拉伸兩個尺度參數(shù)，所以多通道腦電信號在通過連續(xù)小波變換后可將時間函數(shù)投影到二維時間尺度平面上，這有利于腦電信號的特征提取[25]。在滿足上述公式的情況下，小波變換存在逆變換，表達(dá)式如下：

第2章小波分析基本理論1dtaWTadaCtfaf)(),(1)(,0（2-6）通過小波逆變換可知小波變換具有線性、能量守恒、可微性等特性。如圖2.3所示為小波在時域上伸縮，小波對信號的尺度伸縮就是對波形進(jìn)行一定的壓縮和伸展，在不同的尺度參數(shù)下，a的變化隨尺度時間變化而變化，√控制波形的幅度成反比減少，但信號的形狀不變[26]。a)b)圖2.3小波在時域上伸縮a)伸縮前b)伸縮后對波形的時間平移是將信號在時間軸上平行移動，平移前后的對比如圖2.4所示。a)b)圖2.4小波在時間上平移a)平移前b)平移后小波基函數(shù)在有限的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行時域和頻域變換，在經(jīng)過伸縮平移后，時域和頻域仍然具有局部性。如圖2.5所示為小波變換的時頻圖。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于子成分分解的腦電信號去噪方法比較研究[J]. 付榮榮,鮑甜恬,田永勝,王琳.  計(jì)量學(xué)報. 2019(04)
[2]基于非線性多尺度表示的腦電消噪方法[J]. 耿雪青,佘青山,張啟忠,馬玉良.  控制工程. 2019(06)
[3]小波去噪在數(shù)字信號去噪中的應(yīng)用[J]. 霍鵬舉,史云鵬,朱長發(fā),程耀,高宇.  電腦知識與技術(shù). 2019(17)
[4]基于降噪源分離的腦電信號消噪方法[J]. 羅志增,金晟,李陽丹.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(12)
[5]基于小波系數(shù)非線性連續(xù)函數(shù)衰減的腦電信號去噪[J]. 于向洋,羅志增.  計(jì)量學(xué)報. 2017(06)
[6]基于MP算法的腦電信號去噪[J]. 王利.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2014(04)
[7]圖像去噪方法的對比研究[J]. 孫曉明,周冬梅,張順.  科技視界. 2014(06)
[8]基于HHT的腦電信號去噪處理研究[J]. 單慧琳,張銀勝,唐慧強(qiáng).  電子技術(shù)應(yīng)用. 2013(11)
[9]改進(jìn)的小波閾值函數(shù)濾波分析[J]. 趙曉燕.  噪聲與振動控制. 2013(02)
[10]基于ROC曲線的駕駛疲勞腦電樣本熵判定閾值研究[J]. 趙曉華,許士麗,榮建,張興儉.  西南交通大學(xué)學(xué)報. 2013(01)

博士論文
[1]基于貝葉斯理論的EEG-fMRI融合技術(shù)研究[D]. 雷旭.電子科技大學(xué) 2011
[2]基于自適應(yīng)提升小波的信號去噪技術(shù)研究[D]. 孫軼.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于小波分析理論的GARCH模型在金融時間序列中的應(yīng)用研究[D]. 凡婷.西華師范大學(xué) 2018
[2]獨(dú)立分量分析與小波閾值在癲癇腦電信號去噪中的應(yīng)用研究[D]. 楊陳軍.西北大學(xué) 2017
[3]基于卡爾曼濾波腦認(rèn)知動態(tài)特征提取方法研究[D]. 王姝宇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[4]基于相位同步的癲癇腦電信號分析[D]. 李勇華.南京郵電大學(xué) 2016
[5]基于EEG的腦網(wǎng)絡(luò)特征的腦疲勞狀態(tài)分類研究[D]. 艾娜.河北工業(yè)大學(xué) 2016
[6]基于貝葉斯估計(jì)的白光干涉信號三維去噪研究[D]. 陳春根.南昌航空大學(xué) 2016
[7]基于多通道EEG信號的癲癇特征提取與識別方法研究[D]. 吳艷.武漢理工大學(xué) 2016
[8]基于小波分析的振動信號去噪研究[D]. 王紹杰.燕山大學(xué) 2015
[9]基于聯(lián)合稀疏表示的紅外與可見光圖像融合研究[D]. 宋莎莎.西北工業(yè)大學(xué) 2015
[10]基于稀疏表示的運(yùn)動想象腦電信號識別算法研究[D]. 黃紅霞.燕山大學(xué) 2014



本文編號：3009021