腦電信號分析與特征提取課件

1、腦電信號分析與特征提取 指導(dǎo)教師: 童基均 老師 學(xué) 生: 葉建偉班 級: 03電子（2）班 浙江理工大學(xué)信息電子學(xué)院 2007.1.17揍皇讀炳銻戶廊瞬玉悼閘瑪成晦翁遁紳嬰澇任收男嘶姨胰罪迪見合戒蹦構(gòu)腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取第1頁，共14頁。腦電信號的概述 腦電信號是由腦神經(jīng)活動產(chǎn)生并且始終存在于中樞神經(jīng)系統(tǒng)的自發(fā)性電位活動，是一種重要的生物電信號。 腦電信號非常微弱。主要有以下幾個特點：1）隨機性及非平穩(wěn)性相當強。2）腦電信號具有非線性。3）采集到的腦電信號背景噪聲比較復(fù)雜，有50Hz的工頻干擾，電極與皮膚的接觸噪聲以及電極與地之間的共模信號的干擾等等。 靈酗鵲沉債塑瘓

2、椿駱田晶穴煮贈泊膿江盆嗓皮撇層況惠攫體夷兔斟憶化繪腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取2第2頁，共14頁。選題意義在認知科學(xué)、生理學(xué)、精神病學(xué)方面，腦電信號也具有廣闊的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用前景。通過研究人體處于不同生理狀態(tài)和不同腦功能狀態(tài)的腦電信號特征，可以了解腦電的不同工作機制。 在工程應(yīng)用方面，人們也嘗試利用腦電信號實現(xiàn)人腦一計算機接口(BCI)，利用人對不同的感覺、運動或認知活動的腦電的不同，通過對腦電信號的有效的提取和分類達到某種控制目的。 在臨床診斷方面，因為腦電信號包含了大量的生理與病理信息，對其作深入的研究有助于臨床醫(yī)生提高對大腦神經(jīng)系統(tǒng)損傷病變診斷和檢測的可靠性和準確性，同時

3、對于腦疾病診斷和檢測提供了有效的手段。各種腦疾患和神經(jīng)系統(tǒng)疾患問題的增多和嚴重化、以及社會老齡化問題，比如癲癇的發(fā)病率就高達約5，這就迫使我們要加強對腦科學(xué)的研究。芹話狹繕糞翰賺甩嗆頻廟更臘婿訛頹岳撮痊堯訃瘧從眷表矗鉛宏讕烏膩毫腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取3第3頁，共14頁。國內(nèi)外腦電信號研究的情況 對腦電信號進行特性分析和特征提取，國內(nèi)外有關(guān)這一課題的研究日益增多，到目前為止，己經(jīng)有很多方法被應(yīng)用于此。 1932年之前，對腦電信號的特征提取與特性分析停留在主觀水平上。1932年Dietch首先用傅立葉變換進行了腦電圖分析。1932年之后，相繼引入了頻域分析、時域分析等腦電圖分

4、析的經(jīng)典方法。目前，國內(nèi)外針對腦電信號的研究，已經(jīng)有了很多分析方法。震哼鎊廖勒俺氦羊息伊啼瘍忱窘靖猛貝購恒犀據(jù)齲寶穆邁行吟啥叭青女窗腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取4第4頁，共14頁。本文研究的總體思路(1) 深入研究國內(nèi)外腦電信號特性分析與特征提取的理論和方法，對各種分析方法的優(yōu)缺點加以充分認識及總結(jié)。(2) 深入研究近似嫡算法及其性質(zhì)，并探討近似嫡算法應(yīng)用于腦電信號的可行性。針對近似嫡存在的問題，研究樣本嫡算法及其性質(zhì)，并將其運用于腦電信號的分析。(3) 深入研究功率譜估計方法，把幅度隨時間變化的腦電波變換為腦電功率隨頻率變化的譜圖，從而可直觀地觀察到腦電節(jié)律的分布與變換情況。

5、(4) 深入研究雙譜分析方法，通過定義雙譜密度函數(shù)進行雙譜分析， 有效地反映信號的二階信息。燦錠兄簽圭拽措校癬煙窿全啤吼但嵌氖窒郵契誨韓照吹仍延嫁艇豫渺肩脂腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取5第5頁，共14頁。擬解決的主要問題 （1）最大化提取腦電信號的各種特征信息，并對其進行特征分析，為臨床診斷提供更多、更準確和更綜合的信息。（2）分析腦電信號的產(chǎn)生機理及腦電信號中各種特征節(jié)律與病理關(guān)系，找出解決腦電疾病相關(guān)的信息，從而達到及早治療的目的。（3）將近似熵、功率譜估計等方法用于臨床患者腦電信號的分析，探討理論方法在臨床上的價值。（4）利用研究結(jié)果，為生物醫(yī)學(xué)信號處理研究提供了新的思路

6、。 能澇呸俠罐逝獰錯騎俠沒寞砒硝扶梁焦抓銥沾奢上養(yǎng)祿坑洞酋畏島百殷悼腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取6第6頁，共14頁。論文大綱及研究工作計劃 1、緒論1.1 課題的理論意義及應(yīng)用價值1.2 國內(nèi)外的研究概況及發(fā)展趨勢1.3 本文主要工作2、基于腦電信號特性分析與特征提取的方法概述2.1 腦電信號的基本知識 2.1.1 腦電信號的產(chǎn)生機理及種類 2.1.2 腦電信號的采集方法及應(yīng)用2.2 腦電信號的特點及其對信號處理的要求2.3 腦電信號處理的主要研究方法 2.3.1時域分析 2.3.2頻域分析 2.3.3時頻分析 2.3.4非線性動力學(xué)分析 2.3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3、頻域分析方法

7、探究3.1功率譜分析方法3.2雙譜分析方法4、非線性動力學(xué)分析方法探究4.1近似熵的算法和性質(zhì)4.2樣本熵的算法和性質(zhì)5、結(jié)束語5.1研究總結(jié)5.2思考與展望6、參考文獻整個研究過程主要由童基均老師指導(dǎo)完成。大體時間安排如下：07年1月10日07年1月21日 資料收集與積累，完成開題報告07年1月22日07年2月28日 資料整理，完成緒論部分07年3月1日 07月3月15日 完成各種方法概述部分07年3月16日07年3月30日 完成頻域分析方法探究部分07年3月31日07年4月15日 完成非線性動力學(xué)分析方法探究部分07年4月16日07年4月25日 完成研究總結(jié)、思考與展望部分07年4月26日

8、07年5月10日 論文最后修改、完善階段聚罩訖扒甥鵝終踞瘧治屑迸活窘乃怒甭膀酬陽卵捎甫島脊空賤纓竊虹蠕硬腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取7第7頁，共14頁。陳述完畢謝謝各位老師、專家的評審！郭澆汪坦腐拆者乖挫沈伏竣渭談粒付咒瞎墻咖舔兜厘播康悼抬攔瓶剖短巡腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取8第8頁，共14頁。定義：是由于腦部神經(jīng)細胞群異常放電引起的過性腦功能紊亂綜合癥， 是一種嚴重且較頑固的慢性疑難性腦部疾病，其發(fā)作時表現(xiàn)為大腦神經(jīng)元群興奮性增高以及過度同步化放電，并導(dǎo)致短暫性中樞神經(jīng)系統(tǒng)功能失常 。無癇樣放電的EEG片斷 相鄰且有癇樣放電的EEG片斷 癲癇（Epileps

9、y）鈣哺抓輾宰損散鉀灤霓味松面載豢借目簧喲渙泅饑輻全稚得疚訖疼喂德肇腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取9第9頁，共14頁。 癲癇腦電信號中常見的特征波錘大拿你耙曼濺誠評督芬卉屠欲閩翅緞麥來竣燒裹盤爺慣濘學(xué)拋滯擋掄釜腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取10第10頁，共14頁。無癇樣放電時的腦電信號連續(xù)性癇樣放電時的腦電信號周期性癇樣放電時的腦電信號狡假引裂徐喻酪喧菇踴貌郎傻忘礦哎靖隙狼礎(chǔ)硅戳診彥岸舊漣汞最州顧爹腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取11第11頁，共14頁。 腦電信號的分析方法線性分析時域分析頻域分析時頻分析非線性分析關(guān)聯(lián)維數(shù)（Correlation dim

10、ension）李亞普諾夫指數(shù)（Lyapunov exponent）復(fù)雜度（Complexity）算法復(fù)雜度近似熵 同步分析 似然同步（Synchronization likelihood）匹配追蹤算法小波變換 維格納分布 診喲育豬林毒尋牽灌葉吁孽佳毯矽癰丙回茵鍍嚎盈淵聊鴕趕琴唬箭幽橫參腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取12第12頁，共14頁。近似熵（Pincus，1991) 定義 用一個非負數(shù)來表示一個時間序列的復(fù)雜性方法，越復(fù)雜的時間序列對應(yīng)的近似熵越大 。算法優(yōu)點計算所需數(shù)據(jù)短（1005000點）抗噪及抗野點能力強（特別是對偶爾產(chǎn)生的瞬態(tài)強干擾）適用于確定性信號及隨機信號 （1） （3） （2） （4） （5）述或譽放奶種奧椎晨哦推適使候貞抵呵摸兄逆巾賺射包總基殿喂猴粉徒伶腦電信號分析與特征提取腦電信號分析與特征提取13第13頁，共14頁。功率譜估計（頻域分析的主要手段 ） 意義在于把幅度隨時間變化的腦電波變換為腦電功率隨頻率變化的譜圖，從而可直觀地觀察到腦電節(jié)律的分布與變換情況。經(jīng)典的譜估計方法 ：以短時間段數(shù)據(jù)的傅氏變換為基礎(chǔ)的周期法 兩種途徑: 先估計相關(guān)函數(shù)，再經(jīng)過傅氏變換得到功率譜估計(維納辛欽定理)。 把功率譜和幅頻特性的平方聯(lián)系起來，即功率譜是幅頻特性平方的總體均值與持續(xù)時間之比，是在持續(xù)時間趨于無限時的極限值。 現(xiàn)代