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基于二維變換的腦電弱信號特征提取研究
資料類別
   生物農醫畢業論文(設計)
課程(專業)
  生物醫學工程
關鍵詞
  隱匿特征|二維變換
適用年級
  大學
身份要求
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文件格式

  caj
文件大小
  7491K
發布時間
  2014-12-25 12:55:00
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下載次數
  3
發布人   kj008

 內容簡介:
   基于二維變換的腦電弱信號特征提取研究,博士學位論文,共181頁。
  摘要:
  腦電信號(Electroencephalogram,EEG)作為一種特殊的能夠反映大腦活動的生物電信號,是診斷和治療腦疾病的重要依據。其幅度微弱,隨機性強,非平穩及非線性的特性,給腦電信號的有效分析帶來了很大的困難。特征提取是腦電信號分析的一個重要部分,所提取特征的效果好壞對腦功能研究的意義重大。因此腦電弱信號的特征提取一直是生物醫學工程領域的熱門話題。目前國內外文獻中對于腦電信號的特征提取,主要以傳統的一維腦電信號處理方法與非線性動力學分析方法為主。前者實現方法簡單卻不能明顯的反映腦電的非平穩特性,后者對于腦電弱信號特征的提取效果足夠明顯,但由于算法的復雜性,無法實現對特征的快速提取。
  本文的主要研究內容為設計一種新的腦電弱信號隱匿特征的提取方法并對其性能進行評估。該方法根據二維變換理論,將一維腦電信號轉換為二維信號。重點使用二維快速傅里葉變換與二維離散余弦變換算法對重構后的二維腦電信號進行特征提取。選取癲癇腦電信號進行分析,實驗結果表明,利用該方法對短序列的腦電信號提取特征,可以實現癲癇前期狀態的快速檢測與癲癇各階段的準確分類。
  本文所提出的方法計算簡單,可以快速而有效的提取出腦電弱信號的隱匿特征,對腦疾病的診斷與腦科學的研究具有重要的意義,同時也為其他生物電信號的特征提取方法提供了一種新的思路。
  關鍵詞:腦電弱信號特征提取,隱匿特征,二維變換,二維腦電,二維快速傅里葉變換,二維離散余弦變換
 
  第一章緒論
  1.1研究背景與意義
  人類是伴隨著生老病死而存在于這個世界的。每個人的出生、老去與死亡都是非常自然的現象。而與疾病的抗爭,卻是一個永恒的話題。現代醫療技術的發展,為人類疾病的診斷與治療提供著先進的技術支持。利用信號處理方法來提取有用生物信息的方式在醫學研究中應用非常普遍。而對由人體這個復雜系統所發出的各類生物電信號的信號處理,便為人體疾病的診斷、治療與研究提供了重要的依據。由于受到周圍環境及人體本身諸多因素的影響,生物電信號有著一般信號所沒有的特點[2]。其信號弱、噪聲強、頻率范圍較低以及隨機性強的特性,無疑為生物電信號分析的特征提取帶來了很大的困難。如何有效地分析和處理各類生物電信號,對臨床診斷具有重要的意義。
  世界科學界公認,21世紀是生物科學與腦科學的時代[5]。大腦是人體神經系統的中樞部分,是結構最復雜,功能最高超的特殊物質器官[3】。因而由大腦產生的腦電波相較于其他生物電信號是更加復雜的。近些年來,腦疾病的患者數量上升顯著,癲癇、帕金森綜合征、抑郁癥、睡眠障礙等腦功能性疾病嚴重影響了人們的生活。患者在忍受疾病折磨的同時也承受著生活質量下降所帶來的巨大的痛苦。腦電信號是對大腦內部信息的如實反映,從腦電信號中所提取到 各類特征,表征著不同狀態不同時期的腦部狀態,為神經內外科領域的疾病診斷提供了良好的參考依據。因此,對腦電弱信號的隱匿特征的提取一直是腦電信號研究領域的經典話題。
  ......

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