基于DIVA模型腦電信號的時頻分析.pdf

1、近年來，隨著電子信息，通信以及計算機科學的快速發(fā)展，腦電信號的處理所需要的理論和技術也越來越完善，因此，對腦機接口（Brain Computer Interface，BCI）的研究已經(jīng)開始成為熱點。獲取腦電信號以及對獲取到的腦電信號進行特征提取后進行模式分類無疑是BCI系統(tǒng)研究中重點和難點。腦電信號是一種時變信號，正是這種非平穩(wěn)性攜帶了非常豐富的信息，準確地對腦電信號進行時頻分析能夠提高腦電信號的處理效率。時頻分析理論和方法可以對信號在

2、時域和頻域同時進行分析，它是分析非平穩(wěn)信號的有力工具，近年來已成為腦電信號處理等領域的一個研究熱點，它為BCI系統(tǒng)提供了一個新的理論和方法，因此，研究腦電信號的時頻分析方法有著重要的理論意義和應用價值。本文針對腦電信號的時頻分析方法進行了研究，具體研究工作如下：
　　首先，介紹了時頻分析基礎理論以及幾種常用的時頻分析方法，經(jīng)典傅里葉變換，短時傅里葉變換和小波變換。其中經(jīng)典傅里葉變換只適用于平穩(wěn)信號，而無法處理非平穩(wěn)信號；而短時傅里

3、葉變換僅從時域或頻域特征上分析腦電信號，在準確性和分辨率上不能滿足要求；小波變換只對信號的逼近分量進行分解而不會對細節(jié)分量做進一步分解，因此這會影響到對非平穩(wěn)隨機信號特征頻帶的劃分從而影響對信號特征的精確提取。
　　其次，提出了基于高時頻分辨率腦電信號的時頻分析方法。雖然維格納-威爾分布(Wigner-Ville Distribution, WVD)可以對非平穩(wěn)信號進行時頻分析，且分辨率較高，但是由于Wigner-Ville分布屬

4、于二次型時頻分析方法，在特征提取過程中會引進交叉干擾項，這將影響到對信號特征信息的理解?；诟邥r頻分辨率腦電信號的時頻分析方法以Wigner-Ville分布為基礎，對Wigner-Ville分布的結果利用中心仿射濾波法進行非線性濾波，有效的消除了Wigner-Ville分布的交叉項干擾，而不影響信號的分辨率。對仿真信號采用傳統(tǒng)的短時付氏變換、Wigner-Ville分布及HTFRA求時頻能量分布，結果顯示：HTFRA較傳統(tǒng)的方法更清晰地