matlab脑电信号处理,基于matlab的脑电信号处理

图3信号频谱图

从频谱图中可以看出，低频信号和11Hz左右的信号特别强，25Hz以上的信号几乎为零。由于α波的频率为8~13Hz，由此可以知道，该信号中α波比较多。在脑电采集过程中，被采集者没有处于深度睡眠状态，因此接近0Hz的低频信号可以确定为噪声。15~25Hz频段的信号很微弱，因此可以以判断出，信号中几乎没有β波。

谱估计是数字信号处理的主要内容之一，主要研究信号在频域中的各种特征，目的是根据有限数据在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号。调用eeg_psd,m文件，可以绘制信号的功率谱图，如下图4所示。

图4 信号功率谱图

原始的功率谱图是关于f=128Hz对称的，为了便于分析，截取了0~65Hz的一段。信号的功率谱显示，在10Hz作用频率处能量出现峰值，表明在平静状态下采集的脑电信号中α波能量最大，符合生理学的研究结论。

2.3 脑电信号小波分解各层重构波形

实验选取db8小波对前述采集的样本信号进行分解，调用wavelet_dec.m文件，分解得到的各层信号如下图5所示。

图5 脑电信号经小波分解后的各层分量

由于采样频率是256Hz，所以对于自带的频率范围是：

[0,fsfsfsfsfsfsfsfsfsfsfsfsfsfsfs],[,],[,],[,],[,],[,],[,],[,]28282727262625252424232322222

频率范围 0Hz~1Hz 1Hz~2Hz 2Hz~4H 4Hz~8Hz 8Hz~16Hz 16Hz~32Hz 32Hz~64Hz 64Hz~128Hz 128Hz~256Hz

主要信号成分低频干扰 δ波 δ波 θ波 α波 β波高频噪声高频噪声高频噪声

相应的各子带的频率成分如下表所示：

子带信号 a8 d8 d7 d6 d5 d4 d3 d2 d1

表1 小波分解后脑电信号子带的频率范围

一般情况下，a8子带内是低频干扰，d3、d2、d1子带内是高频噪声，d8、d7、d6、d5、d4子带内是脑电信号，但也可能混有一定的噪声，需要根据实际情况来分析。

2.4 脑电信号节律提取

α波是节律性脑电波中最明显的波。由以上小波分解得到的各层分量分析可知，α波主要集中在d5子带内。所以选取了d5子带内第5500~8000之间的2500个数据点，将信号图绘制出来，如下图6所示。

图6 提取出来的α波节律

从上图中可以明显看出α波波幅由小到大，再由大到小作规律性变化，呈棱状图形。

2.5 小波分解去噪和重构波形

2.5.1

小波变换默认阈值去噪处理

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