脑电信号中去除眼电成分
脑电信号中眨眼眼电成分的提取
摘要：眨眼伪迹是脑电信号采集过程中的常见噪声,严重影响其有用信息的提取。该文尝试采用独立成分分析中的快速算法分离脑电信号中的各个独立分量,并通过相关性分析自动识别独立分量中的眨眼伪迹干扰并去除。研究结果表明该方法能有效识别和去除眨眼伪迹,在脑电信号的处理中有重要应用价值,值得深入研究和推广。
目的利用独立分量分析方法(ICA) 将混合在观测信号中相互独立的源信号分出来。方法记录3个正常人自然眨眼和水平扫视条件下7道脑电信号和2道眼电信号，选取7道脑电信号进行处理，2道眼电信号用来指示干扰源的情况。使用扩展相似对角化算法( JADE) 将脑电信号分解成多个独立分量，同时利用伪迹脑地形图特征，判断出与眼电伪迹相关分量并将其去除。结果存在于前额电极的眼电干扰被消除，同时其他电极上的信号细节成分较好地保留下来。独立分量分析方法成功去除了脑电信号中的眼电伪迹。
本文针对脑电信号的眼电伪迹去除的问题，运用ICA（独立分量分析）和小波去噪两种方法实现了眼电伪迹去除，并比较分析了两种方法各自的优点和缺点。
关键词：脑电信号眨眼眼电ICA 小波去噪
1 引言
脑电( electroencephalogram ，EEG) 信号是一种微弱( μV 级) 的电生理信号，同时具有很强的随机性，极易受其他电生理信号干扰。其中，眼电伪迹是一种最主要的干扰成分。它产生于人体自身，当眨眼( blink) 或是眼球运动( eye movement)时，会在测量电极处引起较大的电位变化形成眼电
( electro-oculogram，EOG) 。在采集EEG 时，EOG 从其源发出，弥散到整个头皮，导致采集到的EEG 信号产生明显畸变，形成伪迹，其幅度可达到100 mV。为减少EOG 伪迹影响，要求受试者长时间控制自己的眼部运动。但这通常会引起眼部不适，尤其是部分特定人群( 如患有多动症的儿童、精神分裂症患者等) 的无意运动难以控制。采集到的EEG 信号中会包含EOG 伪迹。本文采用了ICA算法和小波去噪算法这两种方法来进行脑电信号中眨眼眼电成分的提取，下文将分别
介绍这两种算法的原理，实现思想、流程图，以及实验结果。并通过实验结果的分析来比较讨论两种算法的优缺点。
2 ICA
2.1 ICA 基础理论
独立分量分析(Independence Component Analyse ，ICA)是由盲源信号分离技术发展来的多道信号处理方法【5】。其基本含义是将多道观察信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立成分。从而实现信号的增强和分析。因为采集到的EEG 信号是自发脑电信号与各种伪迹的线形混合，满足信号源独立的条件。从而适用ICA 方法来除去伪迹。ICA 方法的判别依据根据度量各分量之间独立程度的判据不同，有多种形式．如：互信息极小、负熵最大、极大似然估计等。 ICA 可描述如下：T M t x t x t x t X )](,),(),([)(21 =是M 维观测信号，T N t s t s t s t S )](),(),([)(21 =是产生观测信号的N 个相互统计独立的源信号，且观测信号X(t)是源信号S(t)经过未知矩阵A 线性混合而产生的，即x(t)=As(t)。ICA 的目的就是：在混合矩阵A 和源信号s(t)未知的情况下，仅利用观测信号x(t)和源是统计独立这一假设，尽可能真实的分离出源信号，即s(t)=Wx(t)，其中W 是分离矩阵，W =A -1。 2.2 FastICA 算法【6】
ICA 算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类，从原理上来讲，它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性。基于信息论的方法研究中，主要有基于最大熵、最小互信息、最大似然估计和负熵最大化等角度的一系列估计算法。如FastICA 算法、Infomax 算法和最大似然估计算法。本文采用极大化非高斯性的ICA 估计方法中的FastICA 算法。它对任何类型的数据都适用，以其收敛速度快、分离效果好被广泛应用于信号处理领域。FastlCA 算法可分为两部分：信号预处理和独立分量提取。
(1)信号预处理包括去均值和白化。从观测信号中减去信号的均值向量，使得观测信号成为零均值变量。该预处理只是为了简化ICA 算法。对观测信号白化处理可去除各观测信号之间的相关性，从而简化后续独立分量的提取过程。
(2)独立分量的提取即是分离矩阵不断优化的过程。该过程是一个迭代逼近的过程，通过重复的迭代来寻找W ；X(t)的非高斯性最大值。衡量非高斯性的公式为：2))](())'(([)(G auss T i i y G E x w G E K s N -= i=1,2,...,n
式中，K 是正常数；G()是非二次函数，E()表示数学期望；Gauss y 为具有和s 相同方差的高斯变量。寻找W i ，使得N(s i )达到极大，就可以获得一个独立分量s i (t)。分离过程中，对W i 进行调整，当相邻两次的W i 无变化或变化很小时，对一个独立分量的优化结束。重复上述过程进行分离，每提取一个独立分量后，要从观测信号中减去这一独立分离，如此重复，直至所有独立分量完全分离。 2.3 FastICA 流程图
3 小波去噪
3.1 基础理论
滤波器去噪是实际应用最广泛的一种方法，但时常在滤除噪声的同时导致了有用信号的失真，它是从纯频域的角度来分析应该消除哪些频率范围内的噪声。小波收缩去噪技术研究的是在叠加性高斯白噪声环境下检测出真实信号的情况，
对观测信号去均值 对去均值后信号进行白化
优化分离矩阵
是否收敛
求源信号 N
Y
利用正交小波变换和高斯随机变量的性质对信号的小波分解系数做阈值量化，无失真的还原出真实信号。
小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时频分析。小波去噪的关键是如何选取阈值或如何利用阈值来处理小波系数。
叠加性高斯白噪声是最常见的噪声模型【7】,受到叠加性高斯白噪声“污染”的观测信号可以表示为：i i i z f y σ+= i=1,2,...n
其中y i 为含噪信号，f i 为“纯净”采样信号，z i 为独立同分布的高斯白噪声，
σ为噪声水平，信号长度为n 。为了从含噪信号y i 中还原出真实信号f i ，可以利用
信号和噪声在小波变换下的不同的特性，通过对小波分解系数进行处理来达到信号和噪声分离的目的。在实际工程应用中，有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号，所以我们可以先对含噪信号进行小波分解（如进行三层分解）
三层小波分解示意图
其中i CA 为分解的近似部分，i CD 为分解的细节部分，i=1,2,3，则噪声部分通常包含在1CD ，2CD ，3CD 中，用门限阈值对小波系数进行处理，重构信号即可达到去噪的目的。 3.2 小波去噪算法
总结去噪过程，可以分为以下三个步骤： （1）对观测数据做小波分解变化[8]:
z W f W y W 000σ+=
其中y 表示观测数据向量y1，y2，…y ，f 是真实信号向量，z 是高斯随机
向量，上述公式用到的小波分解变换是线性变换的性质。
（2）对小波系数0W 作门限阈值处理（根据具体情况可以使用软阈值处理或硬阈值处理，而且可以选择不同的阈值形式），比如选取最著名的阈值形式：
n t n log 2σ=
门限阈值处理可以表示为tn
ηn 趋于无穷大时使用阈值公式
对小波系数作软阈值处理可以几乎完全去除观测数据中的噪声。
（3）对处理过的小波系数作逆变换1
0-W 重构信号，即可得到受污染采样信 号去噪后的信号。 3.2 小波去噪流程图
选取一路眼电明显信号
小波变换分解小波阈值滤波
小波逆变换合成，得到眼电
眼电作为参考，进行自适应滤波
4 实验结果及分析
图1为提供的十六导脑电信号的原始数据做出的波形图，每个通道取10000个数据点，采样频率为200Hz 。
图1 原始脑电信号波形图
图2为截取的一段十六导脑电信号的原始图（长度N=1000）（下文中为方便数
据处理，均采用1000个点）
图2 截取的脑电信号
4.1 ICA算法结果
图3为采用ICA算法提取的眨眼信号，可以看到，在前面1000个采样点中，出现了2个眨眼动作，由于眼动信号幅值较小，可以认为是非特征性眼动即仅眼珠转动所引起的。同时，眨眼动作出现在第一路信号上，用原始信号减去第一路的眨眼信号，即可得到比较干净的脑电信号波形，如图4所示
图3 利用ICA算法提取的眼动信号
图4 去除眨眼信号的脑电信号
4.2 小波去噪算法结果
05101520
253035404550
-30
-20
-10
10
20
30
时间/s
原始信号幅度图
振幅
10203040
5060708090100
00.20.40.60.8
1
1.2
1.4
频率/HZ
原始信号幅频图
振幅
5
10
15
20
253035
40
45
50
-20-10010
20时间/s
眼电信号幅度图
振幅
010203040
5060708090100
0.51
1.5频率/HZ
眼电信号幅频图振幅
05101520
253035404550
-30
-20
-10
10
20
30
时间/s
去除眼电信号后幅度波形
振幅
05101520
253035404550
-30
-20
-10
10
20
30
时间/s
原始信号幅度图
振幅
010002000300040005000600070008000900010000
-500
50a 6
05101520253035404550
-1000
100a 5
010002000300040005000600070008000900010000
-1000
100a 4
010002000300040005000600070008000900010000
-1000
100a 3
010002000300040005000600070008000900010000
-2000
200a 2
0100020003000
40005000600070008000900010000
-200
200a 1
样本序号 N
010002000300040005000600070008000900010000
-500
50d 6
010002000300040005000600070008000900010000
-500
50d 5
010002000300040005000600070008000900010000
-500
50d 4
010002000300040005000600070008000900010000
-200
20d 3
010002000300040005000600070008000900010000
-200
20d 2
0100020003000
40005000600070008000900010000
-20
20d 1
样本序号 N
5
10
15
20
253035
40
45
50
-40-20020
40时间/s
眼电信号幅度图
振幅
10
20
30
40
506070
80
90
100
00.511.5
2频率/HZ
眼电信号幅频图振幅
05101520
253035404550
-40
-30-20-10010
2030
40时间/s
去除眼电信号后幅度波形
振幅
4.3 两种算法的比较分析
小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时频分析。不过，从实验结果上看，对于去除眼电来说，ICA 算法具有更好的实验效果。
实验证明本文中ICA 算法可以用于实现脑电信号中眨眼和水平扫视干扰的
去除，结果分别从时域和频域上证明主要存在于前额电极的眼电干扰被消除，同时其他通道上的信号的细节成分较好地被保留了下来。
参考文献：
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心电信号的计算机分析final
心电信号的计算机分析 【实验目的】： 通过理论结合实际，用C语言编程对MIT心电信号数据进行分析，实现低通滤波、高通滤波、QRS检测、特征提取、心律失常分析，从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。 【实验要求】 1读取数据 2 QRS检测 3 特征参数提取 4 心率失常分析 5 功率谱分析 【实验报告】 一实验介绍 心脏在有节律的活动过程中，能在人体表面产生微弱的电信号，如果我们在人体表面的特定部位安放电极，就能在电极上获得微弱的心电信号，此信号经放大、处理后，描记在记录纸上就是心电图，它能够反映心脏的功能及病情。 在获取心电图的过程中，由于心电信号比较微弱，仅为毫伏(mV)级，所以极易受环境的影响。对心电信号引起干扰得主要因数有：工频干扰、电极接触噪声、运动伪迹、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化、信号记录和处理中电子设备产生的干扰、电外科噪声等。 为了增强心电信号中的有效成分，抑制噪声和伪迹，提高波形检测准确率，除了对心电记录仪的硬件抗干扰能力有较高的要求外，心电信号A/D 变换后的处理也至为重要。 用于心电信号数字处理的方法主要有：消除电源干扰的工频滤波器，消除采样时间段引起信号失真的汉宁平滑滤波器，消除高频肌电的低通滤波器，消除直流偏移和基线漂移等低频噪声的高通滤波器，以及用于QRS 波检测的带通滤波器。本实验利用MIT心电信号数据库，简单设计了对心电信号进行计算机分析的实验，实验主要分成两部分：信号处理和心电参数分析；信号处理的方法有低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）：，对处理后的信号进行如下分析：QRS检测心率失常分析参数提取功率谱分析。 本实验的整个过程是：先读取文件数据，将数据显示在计算机屏幕上，并可进行翻页显示，然后对所读心电数据进行低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）等处理，同时将处理后的数据显示在屏幕上；对心电信号的分析是采用处理后的的数据，先对QRS波进行检测，然后计算特征参数，
脑电信号测量系统及压缩算法研究
上海交通大学硕士学位论文目录 目录 插图索引v 表格索引vi 第一章绪论1 1.1课题研究背景及意义 (1) 1.2相关技术国内外发展现状 (1) 1.2.1EEG测量系统发展现状 (1) 1.2.2EEG压缩算法研究现状 (2) 1.3本文研究内容 (3) 1.4本文结构安排 (3) 第二章相关技术介绍4 2.1脑电采集 (4) 2.2主成分分析 (4) 2.2.1基本概念 (4) 2.2.2几何解释 (5) 2.2.3主成分及其性质 (6) 2.3独立分量分析 (7) 2.3.1基本概念 (7) 2.3.2数学描述和模型 (7) 2.3.3FastICA算法 (9) 2.4SPIHT算法 (10) 2.4.1算法概述 (10) 2.4.2空间方向树 (11) 2.4.3SPIHT的编码算法 (12) 2.5本章小结 (13) 第三章EEG测量系统软硬件设计14 3.1系统结构 (14) 3.2硬件设计 (15) 3.2.1控制平台 (15) 3.2.2ADS1299芯片简介 (16) 3.2.3电源电路 (16) 3.2.4信号输入电路 (17)
脑电信号测量系统及压缩算法研究上海交通大学硕士学位论文 3.2.5SPI接口电路 (18) 3.2.6蓝牙模块 (19) 3.3软件设计 (20) 3.3.1数字滤波器设计 (20) 3.3.2Android程序设计 (22) 3.4本章小结 (22) 第四章多通道EEG信号压缩算法24 4.1基于PCA的ICA (25) 4.2一维信号到二维矩阵的变换 (25) 4.3压缩效果评价指标 (25) 4.4相关参数的选取 (26) 4.4.1独立分量个数的选择 (26) 4.4.2独立分量与残差的压缩率的选择 (27) 4.4.3二维矩阵大小的选择 (29) 4.5本章小结 (29) 第五章实验与讨论30 5.1EEG测量系统实验验证 (30) 5.1.1测量电路输入参考噪声验证 (30) 5.1.2测量ECG信号对系统进行验证 (31) 5.1.3测量实际EEG信号对系统进行验证 (31) 5.2多通道EEG信号压缩算法实验验证 (33) 5.3本章小结 (34) 第六章总结与展望35 6.1工作总结 (35) 6.2研究展望 (35) 参考文献36致谢39攻读学位期间发表的学术论文40
睡意状态脑电信号分析
睡意状态脑电信号分析
摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 睡意状态脑电信号分析课程设计的意义 (3) 1.2睡意状态脑电信号分析课程设计要求 (3) 1.3基本步骤 (3) 第二章实验方案设计及论证 (4) 2.1 设计理论依据 (4) 2.1.1 脑电信号的产生机理 (4) 2.1.2 脑电信号的生理特点 (4) 2.1.3 脑电信号的频率和分类 (5) 2.2 脑电信号的分析及处理方法 (5) 2.2.1 信号的加载 (5) 2.2.2 滤波器的设计原理 (6) 2.2.3滤波器设计步骤 (6) 2.2.4 脑电信号的功率谱分析 (6) 2.2.5脑电信号的非线性分析——Tsallis熵 (6) 2.3实验方案设计及论证 (7) 2.3.1实验方案 (7) 2.3.2方案论证 (7) 第三章各功能模块设计及结果分析 (7) 3.1载入原始数据 (7) 3.2高通滤波器的设计 (8) 3.3带通滤波器的设计及节律波的提取 (9) 3.3.1Alpha节律 (9) 3.3.2Beta节律 (11) 3.3.3Theta节律 (14) 3.3.4.Delta节律 (16) 3.4实验结果分析 (19) 第四章设计收获及心得体会 (19) 参考文献 (21) 附录：程序清单 (22)
信号处理综合训练课程设计是基于数字信号处理，信号与线性系统的一门综合性课程设计。 信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 在本课程设计中，是基于对MATLAB的编程，以实现对睡意及清醒时的脑电信号分析，以实现提取睡意状态的脑电信号的Alpha节律，Beta节律，Theta 节律，Delta节律，并分别对其进行幅度平方特征，功率谱，Tsallis熵的分析。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，其强大的扩展功能为各个领域提供了有力的工具。信号处理工具箱是MATLAB的一个有力工具。信号处理工具箱中，MATLAB 提供了滤波器分析，滤波器实现，FIR滤波器的设计，IIR的滤波器设计，IIR 滤波器阶次估计，模拟低通滤波器原型设计，模拟滤波器设计，模拟滤波器变换，滤波器离散化，线性系统变换等方面的函数命令。
脑电信号特征提取及分类
脑电信号特征提取及分类
第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录
基于脑电信号的在线疲劳监测算法研究
申请上海交通大学硕士学位论文 基于脑电信号的在线疲劳监测算法研究 论文作者孙珲 学号1100339028 指导教师吕宝粮教授 专业计算机软件与理论 答辩日期2013 年 1 月7 日 Submitted in total fulfilment of the requirements for the degree of Masterin Computer Software and TheoryA Study on EEG based On-line FatigueMonitoring Algorithms H S Supervisor Prof. B -L L D C S , S E E E S J T U S , P.R.C
Jan. 7th, 2013
大学硕士学位论文ABSTRACT A Study on EEG based On-line Fatigue Monitoring Algorithms ABSTRACT Because traffic accidents caused by fatigue driving occur frequently in recen- t years, fatigue monitoring has become an important research topic. In the past re- searches often use the facial video signal, blood pressure, body temperature or other
physiologicalsignals. Comparedtothesesignals,theelectroencephalogram(EEG)can reflect the brain’s activities more directly and objectively, has a higher temporal reso- lution, and can not be artificially controlled and faked, therefore, we use EEG signal to study fatigue monitoring in this article. In the first half of the article, we mainly introduce the common EEG processing processes, and in the second half we introduce the methods used in our research. Firstly, subjects are asked to complete task which will induce subject’s fatigue, and at the same time we record subject’s EEG signal and performance. Then we use fast Fourier transform (FFT) to obtain the power spectral density (PSD) features of the original EEG signal in the respective frequency bands. In order to remove the fatigue-unrelated noise, we use linear dynamic system (LDS) to smooth features. Then we use principal component analysis (PCA) to reduce fea- tures’ dimension and discard those features which have bad correlations with fatigue labels. Finally, we extend the remaining features to dynamic feature groups, use par- allel hidden Markov model (PHMM) and fuzzy integral to train and fuse classifiers. Experimental results indicate that the accuracy of classification obtained by using our new method are 88.85 % for classifying 3 states and 83.09 % for classifying 4 states, respectively. KEY WORDS: EEG, Fatigue Monitoring, LDS, PHMM, Fuzzy In- tegral —iii —线疲劳监测算法研究上海交通大学硕士学位论文 2.5 基于脑电信号疲劳监测的主要步骤和相关技术. . . . . . . . . . . 13 2.5.1 降噪去伪迹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.5.2 特征提取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.3 特征过滤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.5.4 特征降维与选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.5.5 疲劳监测算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.5.6 疲劳标记. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.6 本章小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 第三章基于脑电信号的疲劳监测算法研究19 3.1 实验设计及数据采集. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.1 实验设备. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.2 实验流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.1.3 实验数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.2 数据处理流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.3 预处理及脑区选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.3.1 去噪预处理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.3.2 脑区选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.4 特征提取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.4.1 基于傅里叶变换的特征提取方法. . . . . . . . . . . . . . 26 3.4.2 对数功率谱密度与微分熵. . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.4.3 倍数化特征. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5 特征平滑过滤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5.1 滑动平均方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.5.2 线性动力系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
基于去趋势互相关的脑电信号分析 开题报告
毕业设计(论文)开题报告 题 目 基于去趋势互相关的脑电信号分析 学生姓名 班级学号 专业 提纲(开题报告2000字以上)： 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 1.课题任务分析 在很多情况下，不同的信号之间存在着互相关性。在地震学中，探测器阵列的不同天线上的信号之间的互相关性可作为检测地震和火山喷发的警报信号。在金融学中，风险估计也要基于不同的资产和投资组合的互相关矩阵。本设计用去趋势互相关分析方法来评估两个非平稳时间序列（脑电信号）长期的互相关性。具体的来说，就是使用Matlab 编写读取脑电图数据、绘制脑电图程序，并了解脑电图各个波段含义。同时研究脑电图的去趋势互相关算法，并能使用Matlab 编写出计算程序。 互相关是统计学中用来表示两个随机矢量X 和Y 之间的协方差cov （X ，Y ），与矢量X 的“协方差”概念相区分，矢量X 的“协方差”是X 的各标量成分之间的协方差矩阵。在信号处理领域中，互相关（有时也称为“互协方差”）是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。它是两个信号之间相对于时间的一个函数，有时也称为滑动点积，在模式识别以及密码分析学领域都有应用。 2.实验方法原理 由于传统互相关的分析对需要定量描述各非平稳时间序列之间在某特定时间尺度上的互相关关系时无能为力，所以提出了基于去趋势互相关的分析方法（DCCA ）。脑电信号常常都是非平稳的信号，所以我们这里采用了基于去趋势互相关的分析方法，即当两个序列是非平稳信号时，其信号中往往都带有内嵌的多项式趋势，这些趋势往往经常会掩盖信号波动中具有的真实相关性。为了能够评估两个序列之间的长期的互相关性，我们可以对上述协方差分析进行改进，称之为DCCA 。 具体的方法是我们取相同长度的两个长期互相关的时间序列}{i y 和}'{i y ，长度为N ，并用合成信号表示 ∑=≡k 1k R i i y ∑=≡k 1k 'R'i i y ，k=1,…N . 接着我们把整个时间序列用N-n 个交叉重叠的盒子覆盖，每个盒子包含n+1个值。对于两个时间序列，每个盒子起始于i ，结束于n +i ，我们用线性最小均方的方法拟合出局部趋势~,k R i 和~,k R'i 。我
基于matlab的脑电信号处理
航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理
二О一三年四月
摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为
根据MATLAB的心电信号分析
计算机信息处理课程设计说明书题目：基于MATLAB的心电信号分析 学院（系）： 年级专业： 学号： 学生姓名： 指导教师：
燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：基层教学单位： 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年12月 01日
摘要 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，它比其他生物电信号便易于检测，并具有较直观的规律性，对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要意义。它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 本课题基于matlab对心电信号做了简单的初步分析。直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、对输入的原始心电信号，进行线性插值处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成程序编写、调试及功能测试，得出一定的结论。 关键词： matlab 心电信号线性插值频谱分析
目录 一：课题的目的及意义 (1) 二：设计内容与步骤 (1) 1．心电信号的读取 (1) 2．对原始心电信号做线形插值 (3) 3．设计滤波器 (5) 4．对心电信号做频谱分析 (6) 三：总结 (7) 四：附录 (8) 五：参考文献 (12)
基于matlab的脑电信号处理
南京航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 姓名陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理 二О一三年四月
摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为“α波阻断”。一
对心电信号的认识
对心电信号的认识 .......................................... 电气医信41班陈富琴（1043032053） 1.人体心电信号的产生：心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电。 2.人体心电信号的特点：心电信号属生物医学信号，具有如下特点： (1)信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号； (2)心电信号通常比较微弱，至多为mV量级； (3)属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下； (4)干扰特别强。干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等； (5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。 3.心电信号的研究：心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。以前的心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率。七十年代后，心电图自动分析技术已有很大发展，并进入实用化和商业化阶段。然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了鱼待解决的焦点问题。 4.心电信号的检查意义：用于对各种心率失常、心室心房肥大、心肌梗死、心律失常、 心肌缺血等病症检查。心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方面，具有重要的参考价值。心电图的检查必须结合多种指标和临床资料，进行全面综合分析，才能对心脏的功能结构做出正确的判断。 5.心电信号基本构成：心电信号由P、QRS、T波和静息期组成，如图1，各波具有不同的频率特性，是一种典型的具有明显时频特称与时间—尺度特征的生物医学信号。 P.QRS.T波以及PR,ST,QT间期都不同程度地反应了心脏的功能的变化，因此通过算法实现对心脏功能的自动分析判别已成为一个比较热门的研究方向。
P300脑电信号的特征提取及分类研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/e51962676.html, P300脑电信号的特征提取及分类研究 作者：马也姜光萍 来源：《山东工业技术》2017年第10期 摘要：针对P300脑电信号信噪比低，分类困难的特点，本文研究了一种基于独立分量分析和支持向量机相结合的脑电信号处理方法。首先对P300脑电信号进行叠加平均，根据ICA 算法的要求，对叠加平均的信号进行去均值及白化处理。然后使用快速定点的FastICA算法提取P300脑电信号的特征向量，最后送入支持向量机进行分类。采用国际BCI 竞赛III中的DataSetII数据进行验证，算法的最高分类正确率达90.12%。本算法原理简单，能有效提取 P300脑电信号的特征，对P300脑电信号特征提取及分类的任务提供参考方法。 关键词：P300脑电信号；特征提取；独立分量分析；支持向量机 DOI：10.16640/https://www.360docs.net/doc/e51962676.html,ki.37-1222/t.2017.10.180 0 引言 近年来随着世界人口的不断增多和老龄化加剧的现象，肌肉萎缩性侧索硬化症，瘫痪，老年痴呆症等患者的基数也相应增长，给社会及病人家属带来了沉重的负担。而近年来出现的涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制工程、医学等多学科、多领域的脑机接口方式应运而生[1]。脑机接口（brain computer interface，BCI）是建立一种大脑与计算机或其他装置联系的技术，该联系可以不通过通常的大脑输出通路（大脑的外周神经和肌肉组织）[2]。这种人 机交互形式可以代替语言和肢体动作，使得恢复和增强人类身体与心理机能、思维意念控制变成为可能。因此在军事目标搜索[3]、飞行模拟器控制[4]、汽车驾驶[5]、新型游戏娱乐[6]以及帮助运动或感觉机能出现问题的残障人士重新恢复信息通信功能[7]等方面均有应用并有巨大 潜能。 脑机接口系统的性能主要由脑电信号处理模块决定。脑电信号处理模块的核心由特征提取和分类识别两部分组成。常见的脑电信号特征提取方法很多，针对不同的脑电信号有不同的方法。例如时域分析方法有功率谱分析及快速傅里叶变换（FFT）等，适用于P300、N400等潜伏期与波形恒定，与刺激有严格锁时关系的诱发脑电信号；频域分析方法有自回归模型及数字滤波器等，适用于频率特征明显的运动想象脑电信号；时频域分析方法有小波变换，适用于时频特性随时间不断改变的脑电信号。上述方法实时性较好，使用较为广泛，但不能直接表达EEG各导联之间的关系。空间域特征提取方法有共空间模式法（CSP）、独立分量分析法（ICA）等，该类方法可以利用各导联脑电信号之间的空间分布及相关性信息，一般用于多通道的脑电信号特征提取。 [8-10]
2020年中国研究生数学建模竞赛C题--面向康复工程的脑电信号分析和判别模型
2020年中国研究生数学建模竞赛C 题 面向康复工程的脑电信号分析和判别模型 背景和意义 大脑是人体中高级神经活动的中枢，拥有着数以亿计的神经元，并通过相互连接来传递和处理人体信息。脑电信号按其产生的方式可分为诱发脑电信号和自发脑电信号。诱发脑电信号是通过某种外界刺激使大脑产生电位变化从而形成的脑电活动；自发脑电信号是指在没有外界特殊刺激下，大脑自发产生的脑电活动。 （1）诱发脑电信号（P300脑-机接口） 在日常生活中，人的大脑控制着感知、思维、运动及语言等功能，且以外围神经为媒介向身体各部分发出指令。因此，当外围神经受损或肌肉受损时，大脑发出指令的传输通路便会受阻，人体将无法正常完成大脑指令的输出，也就失去了与外界交流和控制的能力。研究发现，在外围神经失去作用的情况下，人的大脑依旧可以正常运行，而且其发出指令的部分信息可以通过一些路径表征出来。脑-机接口技术旨在不依赖正常的由外围神经或肌肉组织组成的输出通路的通讯系统，实现大脑与外部辅助设备之间的交流沟通。 P300事件相关电位是诱发脑电信号的一种，在小概率刺激发生后300毫秒范围左右出现的一个正向波峰（相对基线来说呈现向上趋势的波）。由于个体间的差异性，P300的发生时间也有所不同，图1表示的是在刺激发生后450毫秒左右的P300波形。P300电位作为一种内源性成分，它不受刺激物理特性影响，与知觉或认知心理活动有关，与注意、记忆、智能等加工过程密切相关。基于P300的脑-机接口优点是使用者无需通过复杂训练就可以获得较高的识别准确率，具有稳定的锁时性和高时间精度特性。 -+ 幅值（μV ） 图1 P300波形示意图
脑电信号中去除眼电成分
脑电信号中眨眼眼电成分的提取 摘要：眨眼伪迹是脑电信号采集过程中的常见噪声,严重影响其有用信息的提取。该文尝试采用独立成分分析中的快速算法分离脑电信号中的各个独立分量,并通过相关性分析自动识别独立分量中的眨眼伪迹干扰并去除。研究结果表明该方法能有效识别和去除眨眼伪迹,在脑电信号的处理中有重要应用价值,值得深入研究和推广。 目的利用独立分量分析方法(ICA) 将混合在观测信号中相互独立的源信号分出来。方法记录3个正常人自然眨眼和水平扫视条件下7道脑电信号和2道眼电信号，选取7道脑电信号进行处理，2道眼电信号用来指示干扰源的情况。使用扩展相似对角化算法( JADE) 将脑电信号分解成多个独立分量，同时利用伪迹脑地形图特征，判断出与眼电伪迹相关分量并将其去除。结果存在于前额电极的眼电干扰被消除，同时其他电极上的信号细节成分较好地保留下来。独立分量分析方法成功去除了脑电信号中的眼电伪迹。 本文针对脑电信号的眼电伪迹去除的问题，运用ICA（独立分量分析）和小波去噪两种方法实现了眼电伪迹去除，并比较分析了两种方法各自的优点和缺点。 关键词：脑电信号眨眼眼电ICA 小波去噪 1 引言 脑电( electroencephalogram ，EEG) 信号是一种微弱( μV 级) 的电生理信号，同时具有很强的随机性，极易受其他电生理信号干扰。其中，眼电伪迹是一种最主要的干扰成分。它产生于人体自身，当眨眼( blink) 或是眼球运动( eye movement)时，会在测量电极处引起较大的电位变化形成眼电 ( electro-oculogram，EOG) 。在采集EEG 时，EOG 从其源发出，弥散到整个头皮，导致采集到的EEG 信号产生明显畸变，形成伪迹，其幅度可达到100 mV。为减少EOG 伪迹影响，要求受试者长时间控制自己的眼部运动。但这通常会引起眼部不适，尤其是部分特定人群( 如患有多动症的儿童、精神分裂症患者等) 的无意运动难以控制。采集到的EEG 信号中会包含EOG 伪迹。本文采用了ICA算法和小波去噪算法这两种方法来进行脑电信号中眨眼眼电成分的提取，下文将分别
脑电信号特征提取及分类
第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴
心电信号采集及系统设计
微弱信号检测课题报告 心电信号采集 —噪声分析及抑制 指导老师：宋俊磊 院系：机电学院测控系 班级： 学号： 姓名：
【目录】 【摘要】 (4) 第一章 (5) 1.1人体生物信息的基本特点[1} (5) 1.2 体表心电图及心电信号的特征分析[4] (6) 1.3心电信号的噪声来源[7] (8) 1.4 心电电极和导联体系分析 (10) 1.4.1系统电极选择[8] (10) 第二章硬件电路设计 (10) 2.1 心电信号采集电路的设计要求 (10) 2.2 心电采集电路总体框架 (11) 2.3采集电路模块 (13) 2.4 AD620引入的误差 (14) 2.4.1 电子元件内部噪声 (14) 2.4.2 集成运放的噪声模型： (16) 2.4.3 AD620的噪声计算 (17) 2.4.4 前置放大电路改进措施 (18) 2.5 滤波电路设计 (22)
2.6电平抬升电路[14] (24) 2.7心电信号的50Hz带阻滤波器（50Hz陷波）设计[15] (25) 结论 (26) 附录：参考文献 (28)
【摘要】 心脏是人体循环系统的核心，心脏的活动是由生物电信号引发的机械收缩。在人体这个三维空间导体当中，这种生物电信号可以波及人体各个部分，在人体体表产生规律性的电位变化。在人体体表的一定位置安放电极，按时间顺序放大并记录这种电信号，可以得到连续有序的曲线，这就是心电图。 针对心电信号的特点进行心电信号的采集、数据转换模块的设计与开发。设计一种用于心电信号采集的电路，然后进行A/D转换，使得心电信号的频率达到采样要求。人体的心电信号是一种低频率的微弱信号，由于心电信号直接取自人体，所以在心电采集的过程中不可避免会混入各种干扰信号。为获得含有较小噪声的心电信号，需要对采集到的心电信号做降噪处理。运用一个心电信号检测放大电路，充分考虑了人体心电信号的特点，采用前置差动放大+带通滤波器+50Hz陷波器(带阻滤波器)组成的模式，对心电信号进行测量。 关键词：心电信号采集，降噪，A/D转换放大，噪声分析
脑电信号特征分析
脑电信号特征分析 一脑电信号的概念已经研究意义 脑电信号(Electroencephalograph, EEG)中包含了大量的生理与病理信息，是进行神经系统疾病和症状，特别是癫痫病诊断的主要依据。从20世纪初，人们就开始研究人的脑电信号，多年以来，人们已经积累了一系列脑电信号处理的理论和方法，但是进展不是很快。这主要是因为人们目前对脑电信号产生的机理认识还不够，另外脑电信号的非平稳性和背景噪声等都很强，因此脑电信号的分析与处理一直是非常吸引人但又极其困难的研究课题。近年来，电子技术以及非线形分析理论的快速发展为我们提供了脑电信号处理的新手段。本文将利用快速傅立叶变换（F F T）理论来分析脑电序列信号的频谱和功率谱。 脑电图是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。临床实践表明，脑电信号中包含了大量生理与疾病信息，所以我们通过对脑电信号的处理，不仅可以为医生提供临床诊断依据，而且可以为某些脑疾病（比如癫痫、脑肿瘤、智力状况等）提供有效的治疗手段。 二脑电信号特征提取的内容 研究脑电图信号（EEG）在时域、频域方面所具有的特征，计算出人的大脑在不同状态下的功率频特征。就是利用快速傅立叶变换(FFT)来研究脑电序列信号的谱值。脑电信号可以视作为一组时间序列，时间序列的时域是指是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。若考虑离散时间，时域中的函数或信号，在各个离散时间点的数值均为已知。若考虑连续时间，则函数或信号在任意时间的数值均为已知。而其对应的频谱是是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。对任何一个事物的描述都需要从多个方面进行，每一方面的描述仅为我们认识这个事物提供部分的信息。功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。它表示了信号功率随着频率的变化情况，即信号功率在频域的分布状况。常用于功率信号（区别于能量信号）的表述与分析，其曲线（即功率谱曲线）一般横坐标为频率，纵坐标为功率。 三特征分析的软件实现及结果分析 通过信号的时域波形，可以得出信号的幅值变换范围，信号的波动情况以及可以求出信号的均值方程等特征值。基于MATLAB实现数据的提取，采样load函数提取采集后的脑电信号数据，绘制脑电信号时域波形如图1所示：