基于小波变换脑电去噪策略探讨与实现

小波分析是近些年在时频分析领域迅速发展起来的一种新技术,它是一种思想,也是一种算法,目前正在被越来越多的应用于计算机领域,小波的应用研究催生了一批科技成果并有很多已经转化为了生产力。脑电图是当今流行的一种无损伤脑的高级功能探测技术,可以帮助人们更好的了解脑的活动机制、人的认知过程以及用来诊断脑疾病。噪声的去除是进行脑电数据处理的首要环节,本文是在天津市教委和天津师范大学博士基金项目的研究背景下,联合北京师范大学“认知神经科学与学习”国家重点实验室部分老师与在读博士,依托实验室先进的设备条件,将小波技术应用于脑电信号去噪处理,并与傅立叶去噪进行实验比较,体现了应用小波去噪的高效性。通过对大脑的研究有助于促进智力的开发,这对老师进一步了解学生思维状态,提高教学质量大有裨益,同时对促进教育技术学科发展也具有重要意义,本文的主要工作如下:(1)先容了脑电产生的生理基础、脑电信号的采集方法、脑电的特点、分类、产生原理等相关知识。(2)深入研究了傅立叶变换、小波变换及其性质,并对它们在信号处理上的特点进行了数学上的推导证实,论证了小波变换在非平稳信号处理中比传统的傅立叶变换具有明显的上风。(3)系统研究了基于小波变换的多种信号去噪方法,在理论上分析比较了这些方法的优点与不足。在此基础上,针对脑电信号噪声的特点,本文选用了阈值去噪,以从理论上分析预估此方法良好的去噪效果。(4)成功实现了从脑电信号的采集——数据转化——去噪处理——效果评价整个实验流程,解决了采集软件scan4.3与处理软件matlab7.0的数据格式不统一问题,本文最重要的工作是,对原始采集信号分别用小波变换的阈值法与傅立叶变换进行了去噪,并对去噪效果从信噪比、均方根误差、能量比三个指标上进行了综合评价,每一个指标都显示了小波变换比傅立叶变换在脑电信号去噪上具有更好的效果。【关键词】：脑电傅立叶变换小波变换信号去噪
【论文提纲】：摘要5-6Abstract6-9第一章绪论9-131.1课题背景9-101.2课题的理论意义与应用价值10-111.3脑电去噪的国内外研究现状11-121.4本文的组织结构12-13第二章脑电信号的产生与处理概述13-212.1脑电产生的生理基础13-142.1.1人脑132.1.2大脑皮层132.1.3神经元13-142.2神经细胞的生物电现象14-172.2.1静息电位14-152.2.2动作电位15-162.2.3动作电位的引起和传导16-172.3脑电信号形成原理17-182.4脑电信号的采集方法及应用18-202.5脑电信号的特点及对信号处理的要求20-21第三章小波分析基本理论21-443.1小波分析的数学基础21-233.2Fourier变换与短时Fourier变换23-313.2.1Fourier级数23-243.2.2Fourier级数的复指数形式242.2.3Fourier变换24-253.2.4离散Fourier变换(DFT)25-263.2.5短时Fourier变换26-313.3连续小波变换31-383.3.1连续小波变换的定义31-333.3.2连续小波变换的计算33-353.3.3连续小波基函数35-383.4离散小波变换38-393.5多分辨分析39-403.6小波变换的快速算法40-413.7小结41-44第四章基于小波变换的脑电去噪理论研究44-504.1引言444.2傅立叶去噪原理44-454.3小波去噪原理及方法45-494.3.1小波变换模极大值去噪45-464.3.2基于小波变换标准间相关性的去噪46-474.3.3小波阈值法去噪47-494.4基于阈值的脑电信号去噪49-50第五章基于小波变换的脑电去噪实验及结果分析50-625.1引言505.2实验环境描述50-545.2.1Stim2先容51-525.2.2Scan4.3先容52-535.2.3eeglab先容53-545.3实验系统结构54-555.4脑电信号的获取55-565.5脑电信号去噪实现56-605.6脑电去噪效果综合评价60-615.7实验总结61-62第六章结束语62-646.1总结626.2展望62-64参考文献64-67致谢67