对称双通道脑电信号频域多分辨分析和相干分析

论文摘要

脑电信号（Electroencephalo-signal,EES）是通过电极记录下来的脑电细胞群的自发性、节律性电活动,它包含了大量的生理与病理信息,对其作深入的研究有助于临床医生提高对大脑神经系统疾病的诊断和检测的可靠性和准确性,所以在临床诊断中起着越来越重要的作用。对脑电信号进行分析和提取,国内外有关这一领域的研究日益增多。而且随着信号处理技术的发展,许多经典的或现代的信号处理分析方法已经应用于脑电信号中。可以说,前人的工作已经提供了很好的基础。本课题研究的创新观点主要体现在以下两个方面:1、提出一种基于傅立叶变换的新的频域多分辨分析方法,用于分解脑电信号成δ、θ、α和β四个脑波主要分量,计算了10个样本在不同状态下各波的功率变化比较。（1）睁眼和闭眼状态下δ、θ、α和β四个脑波主要分量的研究结果:闭眼状态下,双通道α分量功率分别为: 7.31±5.92μV2和8.72±6.07μV2,p>0.05,两通道没有显著性差异;双通道β分量为:1.2±0.67μV2和1.12±0.57μV2,p>0.05,没有显著差异;双通道δ分量为:17.29±13.11μV2和17.32±12.87μV2,p>0.05,没有显著差异;双通道θ分量为:3.38±2.95μV2和3.35±2.86μV2,p>0.05,没有显著差异。睁眼状态下,双通道α分量为:1.58±0.95μV2和1.53±0.94μV2,p>0.05,没有显著差异;双通道β分量为:2.39±1.56μV2和2.31±1.89μV2,p>0.05,没有显著差异;双通道δ分量为: 15.86±7.57μV2和14.64±7.28μV2,p>0.05,没有显著差异;双通道θ分量为:3.38±2.95μV2和3.35±2.86μV2,p>0.05,没有显著差异。睁眼和闭眼状态比较,各分量变化情况为:α成分百分比减少（两通道分别减少13.45%和17.34%）,p<0.05,有显著差异;β成分百分比增加（两通道分别增加11.21%和12.21%）, p<0.05,有显著差异;δ成分百分比增加（两通道分别增加7.43%和8.8%）,p>0.05;θ成分百分比减少（两通道分别减少2.57%和3.79%）,p>0.05 ,δ波和θ波在睁眼和闭眼状态没有显著性差异。以上结果提示脑电信号中的α、β两分量与状态密切相关。（2）安静状态和闪光刺激状态下δ、θ、α和β四个脑波分量的研究结果:安静状态下,双通道α分量占总功率百分比:12.17±0.7（%）和13.1±0.66（%）,p>0.05,没有显著差异;双通道β分量为:4.4±0.9（%）和5.07±0.37（%）,p>0.05,没有显著差异;双通道δ分量为56.74±1.49（%）和53.9±1.47（%）,p>0.05,没有显著差异;双通道θ分量为:20.89±0.71（%）和21.6±0.72（%）, p>0.05,没有显著差异。闪光状态下,双通道α分量为:15.26±0.69（%）和15.14±0.64（%）, p>0.05没有显著差异;双通道β分量为:7.54±0.39（%）和8.96±0.51（%）,p>0.05,没有显著差异;双通道δ分量为: 43.73±1.1（%）和41.27±0.97（%）,p>0.05,没有显著差异;双通道θ分量为:24.2±0.75（%）和24.1±0.75（%）,p>0.05,没有显著差异。安静和闪光状态比较,各分量变化情况为:θ成分增加（两通道分别增加的百分比分别为3.3%和2.5%）,p>0.05,没有显著差异;α成分增加（两通道分别增加百分比分别为2.54%和2.04%）,p<0.05,有显著差异;β成分增加（两通道分别增加百分比分别为3.09%和3.88%,p<0.05）,有显著差异。以上结果提示:闪光刺激以后,α波、β波各个频带功率均增加,说明这几个频带与刺激状态有关。通过分析,可以得出该方法理论成熟,物理意义清楚,能分别在不同分辨级上给出信号的平滑和细节两个方面的频域及时域信息。因此能获得比小波多分辨分析更多的信息。2、提出一类新的幅值平方相干函数,并证明了传统幅值平方相干函数的结果恒等于1,这样传统幅值平方相干函数就不能应用于提取两信号的相干信息,因此,提出一种新的幅值平方相干函数,它们能够正确的识别两个信号间的相干性,并推导了它们等于1和0的条件。计算了10个样本不同状态下的相干性,比较得出,发现在闪光刺激状态下,四个主要频带的平均相干系数都增加,这说明在闪光状态下,脑电信号更加趋于同步性,而且同名幅值平方相干函数的相干谱线高于异名幅值平方相干函数的谱线,表明在对称区,同一频率上的同名成分相干性要好些,有较强的同相性。从我们所得到的结果推论出,利用本文的脑电分析系统,对脑电信号进行分析处理的方法是可行有效的。

论文目录

• 符号说明
• 中文摘要
• 英文摘要
• 前言
• 课题研究的意义
• 本课题的创新之处
• 第一章 脑电信号及信号处理技术概述
• 1.1 脑电信号基础知识
• 1.1.1 脑电信号的产生
• 1.1.2 脑电信号的主要成分
• 1.1.3 脑电信号的特点
• 1.1.4 脑电信号的变化差异
• 1.1.5 脑电信号采集方法
• 1.2 脑电信号处理方法研究现状
• 1.3 小结
• 第二章 双通道脑电信号处理系统
• 2.1 实验的软硬件平台
• 2.1.1 硬件设计要求
• 2.1.2 软件设计要求
• 2.2 脑电系统的总体结构
• 2.2.1 数据文件结构的设计
• 2.2.2 脑电信号分析系统界面及参数设置
• 2.2.3 脑电数据采集
• 2.2.4 脑电波形显示
• 2.2.5 脑电信号预处理
• 2.3 小结
• 第三章 频域多分辨分析理论及双通道脑电信号的分析结果
• 3.1 频域多分辨分析
• 3.1.1 频域空间分割
• 3.1.2 基本算法
• 3.2 脑电信号多分辨分析结果
• 3.2.1 正常人睁眼和闭眼状态脑电信号差异
• 3.2.1.1 实验目的及实验对象
• 3.2.1.2 电极安放方式
• 3.2.1.3 基本参数
• 3.2.1.4 实验结果
• 3.2.2 正常人安静和闪光状态脑电信号差异
• 3.2.2.1 实验目的及实验对象
• 3.2.2.2 电极安放方式
• 3.2.2.3 实验结果
• 3.3 小结
• 第四章 频域相干理论及双通道脑电信号的分析结果
• 4.1 传统幅值平方相干函数
• 4.2 新的幅频平方相干函数
• 4.2.1 同名幅值平方相干函数
• 4.2.2 异名幅值平方相干函数
• 4.3 脑电信号相干分析
• 4.3.1 睁眼状态和闭眼状态脑电相干性研究
• 4.3.1.1 实验步骤
• 4.3.1.2 相干分析结果
• 4.3.2 安静状态和闪光刺激状态脑电信号相干性分析
• 4.3.2.1 实验步骤
• 4.3.2.2 相干分析结果
• 4.4 小结
• 结束语
• 参考文献
• 文献综述：脑电信号分析技术概况及发展趋势
• 致谢
• 硕士期间发表的论文
• 硕士期间参加的学术会议
• 硕士期间申请的国家发明专利
• 硕士期间参与书籍编写