腦電信號特征分析.doc

腦電信號特征分析一 腦電信號的概念已經(jīng)研究意義 腦電信號(Electroencephalograph, EEG)中包含了大量的生理與病理信息，是進(jìn)行神經(jīng)系統(tǒng)疾病和癥狀，特別是癲癇病診斷的主要依據(jù)。從20世紀(jì)初，人們就開始研究人的腦電信號，多年以來，人們已經(jīng)積累了一系列腦電信號處理的理論和方法，但是進(jìn)展不是很快。這主要是因為人們目前對腦電信號產(chǎn)生的機(jī)理認(rèn)識還不夠，另外腦電信號的非平穩(wěn)性和背景噪聲等都很強(qiáng)，因此腦電信號的分析與處理一直是非常吸引人但又極其困難的研究課題。近年來，電子技術(shù)以及非線形分析理論的快速發(fā)展為我們提供了腦電信號處理的新手段。本文將利用快速傅立葉變換（FFT）理論來分析腦電序列信號的頻譜和功率譜。 腦電圖是腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。臨床實踐表明，腦電信號中包含了大量生理與疾病信息，所以我們通過對腦電信號的處理，不僅可以為醫(yī)生提供臨床診斷依據(jù)，而且可以為某些腦疾?。ū热绨d癇、腦腫瘤、智力狀況等）提供有效的治療手段。二 腦電信號特征提取的內(nèi)容 研究腦電圖信號（EEG）在時域、頻域方面所具有的特征，計算出人的大腦在不同狀態(tài)下的功率頻特征。就是利用快速傅立葉變換(FFT)來研究腦電序列信號的譜值。腦電信號可以視作為一組時間序列，時間序列的時域是指是描述數(shù)學(xué)函數(shù)或物理信號對時間的關(guān)系。例如一個信號的時域波形可以表達(dá)信號隨著時間的變化。若考慮離散時間，時域中的函數(shù)或信號，在各個離散時間點的數(shù)值均為已知。若考慮連續(xù)時間，則函數(shù)或信號在任意時間的數(shù)值均為已知。而其對應(yīng)的頻譜是是描述信號在頻率方面特性時用到的一種坐標(biāo)系。對任何一個事物的描述都需要從多個方面進(jìn)行，每一方面的描述僅為我們認(rèn)識這個事物提供部分的信息。功率譜是功率譜密度函數(shù)的簡稱，它定義為單位頻帶內(nèi)的信號功率。它表示了信號功率隨著頻率的變化情況，即信號功率在頻域的分布狀況。常用于功率信號（區(qū)別于能量信號）的表述與分析，其曲線（即功率譜曲線）一般橫坐標(biāo)為頻率，縱坐標(biāo)為功率。三 特征分析的軟件實現(xiàn)及結(jié)果分析 通過信號的時域波形，可以得出信號的幅值變換范圍，信號的波動情況以及可以求出信號的均值方程等特征值。基于MATLAB實現(xiàn)數(shù)據(jù)的提取，采樣load函數(shù)提取采集后的腦電信號數(shù)據(jù)，繪制腦電信號時域波形如圖1所示：圖1 腦電信號的時域波形從圖1看出，數(shù)據(jù)量有6400個，選取的腦電信號幅值在0附件范圍段波動。但信號并不平穩(wěn)，會出現(xiàn)較大的尖峰信號。需要對信號進(jìn)行頻譜轉(zhuǎn)換。對原始腦電信號進(jìn)行快速傅里葉變換，如圖2所示，經(jīng)過傅里葉變換后，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出隨頻率變換的曲線如圖2所示。圖2 腦電信號的頻譜圖 從圖中可以看出，腦電信號存在較多的高頻信號，說明原始信號中存在較多的外界干擾信號，因此，在實際應(yīng)用時，一般情況下，首先需要對信號進(jìn)行預(yù)處理，濾除信號的噪聲干擾已經(jīng)信號的尖峰誤差，進(jìn)而可以得出較實用的腦電信號。 圖3 腦電信號的功率譜圖 該圖說明了腦電功率隨頻率的變化規(guī)律，可以直觀的看出腦電節(jié)律的分布與變換情況。四 基于MATLAB的代碼程序% 腦電信號的特征分析function NaoDian_Analysisclc;close all;data0 = load(Competition_test);A = data0.X;B = A(:,:,1);% size(B)C = zeros(6400,1);for i = 1:100 for j = 1:64 C(i*j) = B(i,j,1); % 提取腦電信號 endendplot(C);title(原始腦電信號時域圖);xlabel(time);ylabel(幅值); % 求頻譜fs=1000; %自己設(shè)置采樣頻率N=3000; %自己設(shè)置采樣點數(shù)NFFT = 2nextpow2(N);%轉(zhuǎn)化為2的基數(shù)倍f= fs/2*linspace(0,1,NFFT/2); %求出FFT轉(zhuǎn)化頻率E_change=fft(C,NFFT)/N; %進(jìn)行FFT變換figureplot(f,2*abs(E_change(1:NFFT/2);title(腦電信號頻域圖);xlabel(Frequre);ylabel(頻譜值); % 求功率譜window=boxcar(length(C); %矩形窗 nfft=1024; Pxx,f=periodogram(C