基于HHT算法的EEG信號(hào)分析與研究.pdf_第1頁(yè)
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1、腦電信號(hào)(electroencephalogram,簡(jiǎn)稱為EEG)中包含豐富的生理信息和病理信息。這些信息不僅可以為臨床提供診斷依據(jù),還可以為一些腦部疾病提供有效的輔助治療手段。但是要想從腦電信號(hào)中獲得這些有用信息,必須對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行一定的處理。傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法如傅里葉變換只適合處理線性、平穩(wěn)信號(hào),由于腦電信號(hào)的非線性、非平穩(wěn)特性,因此傅里葉變換等方法不適用于腦電信號(hào)。希爾伯特-黃變換(Hilbert-HuangTransform,簡(jiǎn)

2、稱為HHT)有一定的自適應(yīng)性,適用于各種信號(hào),因此本文采用它對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行處理。
   本文的主要研究工作包括以下幾個(gè)方面:
   首先,闡述了腦電信號(hào)的基本知識(shí)以及腦電信號(hào)在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。詳細(xì)描述了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition,簡(jiǎn)稱為EMD)的過(guò)程和特點(diǎn),并且將小波變換、傅里葉變換和希爾伯特-黃進(jìn)行了對(duì)比,通過(guò)對(duì)比得出HHT法更適合處理腦電信號(hào)。隨后本文為了對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行去噪,

3、設(shè)計(jì)了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和蒙特卡洛法(MonteCarol)的去噪方法,該方法的核心是建立高斯白噪聲庫(kù),然后將信號(hào)和白噪聲庫(kù)進(jìn)行對(duì)比進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的去噪。為了驗(yàn)證該去噪方法的有效性,本文在MATLAB環(huán)境下對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行試驗(yàn)。再次,本文針對(duì)已經(jīng)去噪的腦電信號(hào)進(jìn)行處理,處理方法使用Hilbert-Huang變換和傳統(tǒng)的傅里葉變換,分別得到對(duì)應(yīng)的Hilbert譜和傅里葉譜。最后通過(guò)Hilbert譜和傅里葉譜,對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,提取其中的有用

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