脑电信号预处理方法研究-马孝龙.doc

本科毕业设计(论文)
脑电信号预处理方法研究
马孝龙
燕山大学
2013 年 6 月
本科毕业设计(论文)
脑电信号预处理方法研究
学院: 信息科学与工程学院
专业: 通信工程
学生姓名: 马孝龙
学号: 9
指导教师: 李段
答辩日期: 2013-6-24
燕山大学毕业设计(论文)任务书
学院:信息科学与工程学院系级教学单位:电子与通信工程
学
号
9
学生
姓名
马孝龙
专业
班级
通信2班
题
目
题目名称
脑电信号预处理方法研究
题目性质
:工程设计( );工程技术实验研究型( √);
理论研究型( );计算机软件型( );综合型( )
( );( );( )
题目类型
( √) ( )
题目来源
科研课题( √) 生产实际( )自选题目( )
主
要
内
容
在头皮脑电信号采集过程中,极易受到各种噪声干扰。由于脑电信号的非线性、非平稳、宽频带特性,这些干扰信号往往与有用信号混叠。如何消除原始脑电数据中的噪声,以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。本课题要求研究脑电信号的预处理方法,设计一种算法去除包括眼电在内的噪声信号,并仿真实现。
基
本
要
求
1. 熟悉现有的脑电信号预处理方法
2. 设计去噪算法
3. 算法编程实现
参
考
资
料
1 V Krishnaveni, Removal of ocular artifacts from EEG using adaptive thresholding of wavelet coefficients, Journal of Neural Engineering, 2006(3):338-346
2 Matlab 信号处理邹鲲等编著,清华大学出版社
3 中国期刊网、Elservier文章及其它网上资源
周次
第1 ~ 4周
第5~7周
第8~11 周
第12~15 周
第16~18 周
应
完
成
的
内
容
收集资料
查找参考书
熟悉课题内容
及研究现状
编程语言熟悉算法的确定与细节理解
编程调试
算法优化
实验结果整理及其总结
论文书写
课题总结
答辩
指导教师:李段
职称:讲师 2013年3月 4日
系级教学单位审批:胡正平
2013 年 3 月 5 日
摘要
脑电信号(EEG)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,其中包含了大量的生理和病理信息,并可以用许多特征量来描述其特征信号。通过脑电分析来认识脑的活动是一种有效的无创手段。但是,脑电信号中常常混杂有多种噪声,为了便于阅读和分析脑电信号,必须对脑电信号进行去噪处理。
本文针对脑电信号中的眼电伪迹去除的问题,采用了小波阈值法对脑电信号进行去噪处理。以小波阈值降噪为基础,本文采用db5小波对脑电信进行5尺度分解,其次在对应的子带上采用软阈值法,且阈值原则为对数长度阈值法对小波进行阈值去噪,然后对去噪后的信号进行重构,最后比较原始信号和去噪后的信号。实验结果表明,用小波阈值法可以有效去除脑电信号中的眼电干扰。
关键词脑电信号; 小波变换; 去噪
Abstract
The Electroencephalograph (EEG) is the electro physiological activity of brain cells, it is reflected in the overall pallium or scalp surface, which contains a large number of physiological and pathological information, and can describe the characteristic signal with many features. The EEG analysis to understanding brain activity is an effective noninvasive method. However, EEG is often mixed with a variety of noise, in order to facilitate the reading and analysis of EEG signal denoising, must carry on eeg.
According to the problem that removing the EEG of ocular artifacts, thi