(完整版)基于小波变换的脑电信号特征提取.

【CN109893118A】一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910164534.0 (22)申请日 2019.03.05 (71)申请人 武汉大学 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山 武汉大学 (72)发明人 张捷　李博豪　向可馨　施雪港　 范赐恩　邹炼　 (74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 42222 代理人 薛玲 (51)Int.Cl. A61B 5/0402(2006.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的心电信号分类诊断方 法 (57)摘要 本发明提出了一种基于深度学习的心电信 号分类诊断方法。本发明利用心电采集设备对左 上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原 始心电信号；将原始心电信号进行预处理得到去 噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波； 将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小 波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩 阵；将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时 频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者 可能患有的疾病。本发明能够在频域上分析和凸 显信号的特征，实现心电信号对多种心脏疾病的 初步诊断， 提高诊断的准确率。权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 109893118 A 2019.06.18 C N 109893118 A

权　利　要　求　书1/2页CN 109893118 A 1.一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1：利用心电采集设备对左上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原始心电信号； 步骤2：将原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波； 步骤3：将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩阵； 步骤4：将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者可能患有的疾病。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤1中所述原始心电信号为s orig＝[a1,a2,…,a N]，其中N为采集的样本数。 3.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤2中所述原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号为： 将原始心电信号s orig＝[a1,a2,…,a N]，其中N为采集的样本数输入至6阶巴特沃斯低通滤波器，滤除原始心电信号的高频噪声，得到去噪后心电信号s denois＝e[b1,b2,…,b N]； 步骤2中所述提取去噪后心电信号的特征波s feature为： 利用提出的快速检测心电信号中qrs波群的算法，提取s denoise＝[b1,b2,…,b N]中的R波并计算第n段心电信号s denoise中R波的总数量K n，n为R波心电信号的序号，n∈[1,M]，M为R波段的数量； 在心电信号采样时间t分钟内，依据相关医学知识，每段心电信号s denoise中R波数量K n应该在50t≤Kn≤100t范围内，对经过提取特征波后心电信号进行初步检测，K n＞100t或K n＜50t的R波可认为是噪声信号或受噪声影响过大的心电信号，用全0序列代替第n段心电信号s denoise； 依据第n段心电信号s denoise中R波的总数量K n对心电信号s denoise提取特征波s feature，提取特征波过程如下： 若第n段心电信号s denoise为非0序列，则在不超出信号长度范围内，选择位于第n段心电信号s denoise中部的R峰峰值点，并以该点为中心，分别从左右各取一定数量的信号点作为该心电信号的特征波，为了更好体现信号的特征和降低计算量，选取的特征波长度L包含正常心率下的四个完整心跳波形； 若第n段心电信号s denoise为0序列，则用长度L的0序列作为这类信号的特征波。 4.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤3中所述心电信号的特征s feature进行四阶多贝西小波的小波变换为： 将特称波s feature用mallet算法对信号进行小波分析，使用四阶多贝西小波对特征波进行尺度为f/60-0.6f的小波变换，其中f为采样频率，提取信号的小波系数，得到相应变换后的小波系数λd，d∈[1,D]； 步骤3中所述将小波系数按照一定规律存放在矩阵中为： 特征波s feature不同尺度的小波变换后的系数λ1，λ2，...，λD，按照顺序放入矩阵的每一行中，得到每一个特征波s feature所对应的变换矩阵A＝[λ1，λ2，...，λD]。 5.根据权利要求1所述的基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于：步骤4 2

心电信号分类

近年来心脏病仍然是威胁人类生命的主要疾病之一，世界上心脏病的死亡率仍占首位。据统计全世界死亡人数中，约有三分之一死于此类疾病，这己成为危害人类健康最常见的疾病，因此心脏系统疾病的防治和诊断是当今医学界面临的首要问题。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。 心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率 电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一 为减少猝死的发生,猝死无创性预警方法的研究备受重视,并已取得长足进展。对猝死的心电图预警指标,目前多数集中在心室的复极指标, J波作为心电图心室复极[6]的新指标越来越受到临床的重视。J波见于早期复极综合征,是一种常见的正常心电图的变异，但是当J波增宽、增高,可预示室速、室颤的发生,并会引起致命性的恶性心律失常[7-12]，因此，认识J 波有重要的临床意义。 Brugada综合征、特发性心室颤动(简称室颤)与急性冠状动脉(简称冠脉)综合征的超急期容易诱发室性心动过速、室颤和心脏性猝死，而早期复极综合征被评为良性的J波。目前的研究发现，早期复极综合征并不总是良性的[14]，在某些情况下可能处于高危状态，因此将J波的良性与高危状态区别开来有重要的研究意义。 该项目的科学意义在于可以提高正常变异J 波与异常J 波的鉴别能力, 有助于识别临床异常J 波的高危患者, 减少恶性心律失常及特发性心室颤动猝死的发生。为在临床上对J 波的高危状态做出准确的诊断提供理论与实践基础，有利于提高心源性猝死的防范。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型（也称作分类器），该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。

心电信号的计算机分析final

心电信号的计算机分析 【实验目的】： 通过理论结合实际，用C语言编程对MIT心电信号数据进行分析，实现低通滤波、高通滤波、QRS检测、特征提取、心律失常分析，从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。 【实验要求】 1读取数据 2 QRS检测 3 特征参数提取 4 心率失常分析 5 功率谱分析 【实验报告】 一实验介绍 心脏在有节律的活动过程中，能在人体表面产生微弱的电信号，如果我们在人体表面的特定部位安放电极，就能在电极上获得微弱的心电信号，此信号经放大、处理后，描记在记录纸上就是心电图，它能够反映心脏的功能及病情。 在获取心电图的过程中，由于心电信号比较微弱，仅为毫伏(mV)级，所以极易受环境的影响。对心电信号引起干扰得主要因数有：工频干扰、电极接触噪声、运动伪迹、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化、信号记录和处理中电子设备产生的干扰、电外科噪声等。 为了增强心电信号中的有效成分，抑制噪声和伪迹，提高波形检测准确率，除了对心电记录仪的硬件抗干扰能力有较高的要求外，心电信号A/D 变换后的处理也至为重要。 用于心电信号数字处理的方法主要有：消除电源干扰的工频滤波器，消除采样时间段引起信号失真的汉宁平滑滤波器，消除高频肌电的低通滤波器，消除直流偏移和基线漂移等低频噪声的高通滤波器，以及用于QRS 波检测的带通滤波器。本实验利用MIT心电信号数据库，简单设计了对心电信号进行计算机分析的实验，实验主要分成两部分：信号处理和心电参数分析；信号处理的方法有低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）：，对处理后的信号进行如下分析：QRS检测心率失常分析参数提取功率谱分析。 本实验的整个过程是：先读取文件数据，将数据显示在计算机屏幕上，并可进行翻页显示，然后对所读心电数据进行低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）等处理，同时将处理后的数据显示在屏幕上；对心电信号的分析是采用处理后的的数据，先对QRS波进行检测，然后计算特征参数，

对心电信号的认识

对心电信号的认识 .......................................... 电气医信41班陈富琴（1043032053） 1.人体心电信号的产生：心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电。 2.人体心电信号的特点：心电信号属生物医学信号，具有如下特点： (1)信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号； (2)心电信号通常比较微弱，至多为mV量级； (3)属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下； (4)干扰特别强。干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等； (5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。 3.心电信号的研究：心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。以前的心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率。七十年代后，心电图自动分析技术已有很大发展，并进入实用化和商业化阶段。然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了鱼待解决的焦点问题。 4.心电信号的检查意义：用于对各种心率失常、心室心房肥大、心肌梗死、心律失常、 心肌缺血等病症检查。心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方面，具有重要的参考价值。心电图的检查必须结合多种指标和临床资料，进行全面综合分析，才能对心脏的功能结构做出正确的判断。 5.心电信号基本构成：心电信号由P、QRS、T波和静息期组成，如图1，各波具有不同的频率特性，是一种典型的具有明显时频特称与时间—尺度特征的生物医学信号。 P.QRS.T波以及PR,ST,QT间期都不同程度地反应了心脏的功能的变化，因此通过算法实现对心脏功能的自动分析判别已成为一个比较热门的研究方向。

心电信号的分析

心电信号的分析，含义，用途 班级：07生医1班 姓名：王颖晶 学号：0700308108 什么是心电： 心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电。 心电信号的用途： 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 心血管疾病是人类生命的最主要的威胁，而心电(ECG，electrocardiogram)信号是诊断心血管疾病的主要依据，因此实时检测病人心电活动、设计自动采集存储病人心电信号的便携式系统具有重要意义。 心电信号的含义： 心电信号是由人体心脏发出相当复杂的微弱信号，其幅度一般在1O V～5mV之间，频率为0．05～ 1。OHZ，外界干扰以及其他因素的

存在使其变得更难以检测n 。心电信号采集处理系统以抑制干扰、得到较为理想状态下的心电信号为目的。在心电信号滤波和处理算法中，要频繁进行大量的数据乘、加运算。 三个特殊波段的检测： 1.QRS波的检测 ?QRS的特点: ?其能量在心电信号中占很大的比例, ?其频谱分布在中高频区, 峰值落在10-20Hz之 间, ?二阶导数算法 ?心电信号的一阶和二阶导数的平方和作为QRS 波标记的脉冲信号, ?移动平均算法 ?其求导平方运算和上相同, 并对求导平方数据 进行移动平均, 从而突出QRS波的特征信息, ?正交滤波算法 2.R波峰点的检测 ?双边阈值检测法 ?取一个固定的阈值Ra, t1,t2分别为R波上升和 下降通过这个阈值的时刻，则R基准点的位置 t=(t1+t2)/2 ?固定宽度检测法

心电信号

摘要 心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成部分，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电图（ECG）反应人体心脏工作状况，ECG各个波形的不同形式往往体现了某些病变。在ECG的各个波中，R 波最为明显，一般以它为基准来定位其它波的位置，所以R波检测室ECG信号分析诊断的前提和基础，只有标定R波后，才有可能计算心率。ECG在经采集、数模转换过程中，会不可避免的引入各种噪声，包括工频干扰：主要是电磁场作用于心电图和人体之间的环路电路所致，一般是50/60Hz;肌电干扰：这主要是病人身体自身因素所致如肌肉紧张等，表现为不规则的快速变化波形；基线漂移：这主要是人呼吸运动或电极——皮肤界面阻抗所致，属于低频干扰。在去噪过程中，由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大，限制了传统线性滤波器的使用，所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，尤其适用于非平稳信号分析，并且适用于生物医学领域。首先对心电信号进行滤波，滤除心电中的主要噪声（基漂、工频电、肌电等），对R波进行加强；然后再用db8小波，对ECG进行小波变换，取一定阈值，检出所需信息。 关键字：ECG 小波分析 R波检测

目录 摘要 (3) 第一章课程设计题目介绍 (5) 1.1 研究背景与意义 (5) 1.2 心电信号特征 (5) 第二章处理流程 (7) 2.1 载入信号 (7) 2.2 小波分析 (8) 2.3 R波检测 (13) 2.4 心率计算 (14) 第三章 GUI界面的介绍 (14) 第四章待解决的问题 (18) 心得体会 (19) 参考文献 附录 评审意见表

小波变换详解

基于小波变换的人脸识别 近年来，小波变换在科技界备受重视，不仅形成了一个新的数学分支，而且被广泛地应用于模式识别、信号处理、语音识别与合成、图像处理、计算机视觉等工程技术领域。小波变换具有良好的时频域局部化特性，且其可通过对高频成分采取逐步精细的时域取样步长，从而达到聚焦对象任意细节的目的，这一特性被称为小波变换的“变聚焦”特性，小波变换也因此被人们冠以“数学显微镜”的美誉。 具体到人脸识别方面，小波变换能够将人脸图像分解成具有不同分辨率、频率特征以及不同方向特性的一系列子带信号，从而更好地实现不同分辨率的人脸图像特征提取。 4.1 小波变换的研究背景 法国数学家傅立叶于1807年提出了著名的傅立叶变换，第一次引入“频率”的概念。傅立叶变换用信号的频谱特性来研究和表示信号的时频特性，通过将复杂的时间信号转换到频率域中，使很多在时域中模糊不清的问题，在频域中一目了然。在早期的信号处理领域，傅立叶变换具有重要的影响和地位。定义信号(t)f 为在(-∞，+∞)内绝对可积的一个连续函数，则(t)f 的傅立叶变换定义如下： ()()dt e t f F t j ωω-? ∞ -∞ += (4-1) 傅立叶变换的逆变换为： ()()ωωπ ωd e F t f t j ? +∞ ∞ -= 21 (4-2) 从上面两个式子可以看出，式（4-1）通过无限的时间量来实现对单个频率

的频谱计算，该式表明()F ω这一频域过程的任一频率的值都是由整个时间域上的量所决定的。可见，式（4-1）和（4-2）只是同一能量信号的两种不同表现形式。 尽管傅立叶变换可以关联信号的时频特征，从而分别从时域和频域对信号进行分析，但却无法将两者有效地结合起来，因此傅立叶变换在信号的局部化分析方面存在严重不足。但在许多实际应用中，如地震信号分析、核医学图像信号分析等，研究者们往往需要了解某个局部时段上出现了哪个频率，或是某个频率出现在哪个时段上，即信号的时频局部化特征，傅立叶变换对于此类分析无能为力。 因此需要一种如下的数学工具：可以将信号的时域和频域结合起来构成信号的时频谱，描述和分析其时频联合特征，这就是所谓的时频局部化分析方法，即时频分析法。1964年，Gabor 等人在傅立叶变换的基础上引入了一个时间局部化“窗函数”g(t)，改进了傅立叶变换的不足，形成窗口化傅立叶变换，又称“Gabor 变换”。 定义“窗函数”(t)g 在有限的区间外恒等于零或很快地趋于零，用函数(t )g -τ乘以(t)f ，其效果等同于在t =τ附近打开一个窗口，即： ()()()dt e t g t f G t j f ωττω-+∞ ∞--=?, (4-3) 式（4-3）即为函数f(t)关于g(t)的Gabor 变换。由定义可知，信号(t)f 的Gabor 变换可以反映该信号在t =τ附近的频谱特性。其逆变换公式为： ()()()ττωτωπ ωd G t g e d t f f t j ,21 ? ?+∞ ∞ --- = (4-4) 可见()τω,f G 的确包含了信号(t)f 的全部信息，且Gabor 窗口位置可以随着 τ的变化而平移，符合信号时频局部化分析的要求。 虽然Gabor 变换一定程度上克服了傅立叶变换缺乏时频局部分析能力的不

睡意状态脑电信号分析

睡意状态脑电信号分析

摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 睡意状态脑电信号分析课程设计的意义 (3) 1.2睡意状态脑电信号分析课程设计要求 (3) 1.3基本步骤 (3) 第二章实验方案设计及论证 (4) 2.1 设计理论依据 (4) 2.1.1 脑电信号的产生机理 (4) 2.1.2 脑电信号的生理特点 (4) 2.1.3 脑电信号的频率和分类 (5) 2.2 脑电信号的分析及处理方法 (5) 2.2.1 信号的加载 (5) 2.2.2 滤波器的设计原理 (6) 2.2.3滤波器设计步骤 (6) 2.2.4 脑电信号的功率谱分析 (6) 2.2.5脑电信号的非线性分析——Tsallis熵 (6) 2.3实验方案设计及论证 (7) 2.3.1实验方案 (7) 2.3.2方案论证 (7) 第三章各功能模块设计及结果分析 (7) 3.1载入原始数据 (7) 3.2高通滤波器的设计 (8) 3.3带通滤波器的设计及节律波的提取 (9) 3.3.1Alpha节律 (9) 3.3.2Beta节律 (11) 3.3.3Theta节律 (14) 3.3.4.Delta节律 (16) 3.4实验结果分析 (19) 第四章设计收获及心得体会 (19) 参考文献 (21) 附录：程序清单 (22)

信号处理综合训练课程设计是基于数字信号处理，信号与线性系统的一门综合性课程设计。 信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 在本课程设计中，是基于对MATLAB的编程，以实现对睡意及清醒时的脑电信号分析，以实现提取睡意状态的脑电信号的Alpha节律，Beta节律，Theta 节律，Delta节律，并分别对其进行幅度平方特征，功率谱，Tsallis熵的分析。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，其强大的扩展功能为各个领域提供了有力的工具。信号处理工具箱是MATLAB的一个有力工具。信号处理工具箱中，MATLAB 提供了滤波器分析，滤波器实现，FIR滤波器的设计，IIR的滤波器设计，IIR 滤波器阶次估计，模拟低通滤波器原型设计，模拟滤波器设计，模拟滤波器变换，滤波器离散化，线性系统变换等方面的函数命令。

脑电信号特征提取及分类

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录

基于去趋势互相关的脑电信号分析 开题报告

毕业设计(论文)开题报告 题 目 基于去趋势互相关的脑电信号分析 学生姓名 班级学号 专业 提纲(开题报告2000字以上)： 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 1.课题任务分析 在很多情况下，不同的信号之间存在着互相关性。在地震学中，探测器阵列的不同天线上的信号之间的互相关性可作为检测地震和火山喷发的警报信号。在金融学中，风险估计也要基于不同的资产和投资组合的互相关矩阵。本设计用去趋势互相关分析方法来评估两个非平稳时间序列（脑电信号）长期的互相关性。具体的来说，就是使用Matlab 编写读取脑电图数据、绘制脑电图程序，并了解脑电图各个波段含义。同时研究脑电图的去趋势互相关算法，并能使用Matlab 编写出计算程序。 互相关是统计学中用来表示两个随机矢量X 和Y 之间的协方差cov （X ，Y ），与矢量X 的“协方差”概念相区分，矢量X 的“协方差”是X 的各标量成分之间的协方差矩阵。在信号处理领域中，互相关（有时也称为“互协方差”）是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。它是两个信号之间相对于时间的一个函数，有时也称为滑动点积，在模式识别以及密码分析学领域都有应用。 2.实验方法原理 由于传统互相关的分析对需要定量描述各非平稳时间序列之间在某特定时间尺度上的互相关关系时无能为力，所以提出了基于去趋势互相关的分析方法（DCCA ）。脑电信号常常都是非平稳的信号，所以我们这里采用了基于去趋势互相关的分析方法，即当两个序列是非平稳信号时，其信号中往往都带有内嵌的多项式趋势，这些趋势往往经常会掩盖信号波动中具有的真实相关性。为了能够评估两个序列之间的长期的互相关性，我们可以对上述协方差分析进行改进，称之为DCCA 。 具体的方法是我们取相同长度的两个长期互相关的时间序列}{i y 和}'{i y ，长度为N ，并用合成信号表示 ∑=≡k 1k R i i y ∑=≡k 1k 'R'i i y ，k=1,…N . 接着我们把整个时间序列用N-n 个交叉重叠的盒子覆盖，每个盒子包含n+1个值。对于两个时间序列，每个盒子起始于i ，结束于n +i ，我们用线性最小均方的方法拟合出局部趋势~,k R i 和~,k R'i 。我

基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取

—172 — 基于Gabor 小波变换的人脸表情特征提取 叶敬福，詹永照 (江苏大学计算机科学与通信工程学院，镇江 212013) 摘 要：提出了一种基于Gabor 小波变换的人脸表情特征提取算法。针对包含表情信息的静态灰度图像，首先对其预处理，然后对表情子区域执行Gabor 小波变换，提取表情特征矢量，进而构建表情弹性图。最后分析比较了在不同光照条件下不同测试者做出6种基本表情时所提取的表情特征，结果表明Gabor 小波变换能够有效地提取与表情变化有关的特征，并能有效地屏蔽光照变化及个人特征差异的影响。关键词：模式识别；表情特征提取；Gabor 小波变换 Facial Expression Features Extraction Based on Gabor Wavelet Transformation YE Jingfu, ZHAN Yongzhao (School of Computer Science and Communications Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013) 【Abstract 】This paper introduces a facial expression features extraction algorithm. Given a still image containing facial expression information,preprocessors are executed firstly. Secondly, expression feature vectors of the expression sub-regions are extracted by Gabor wavelet transformation to form expression elastic graph. Different expression features are extracted and compared while different subjects display six basic expressions with illumination variety. Experiment shows that expression features can be extracted effectively based on Gabor wavelet transformation, which is insensitive to illumination variety and individual difference. 【Key words 】Pattern recognition; Expression feature extraction; Gabor wavelet transformation 计 算 机 工 程Computer Engineering 第31卷 第15期 Vol.31 № 15 2005年8月 August 2005 ·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2005)15—0172—03 文献标识码：A 中图分类号：TP37 人脸表情识别是指从给定的表情图像或者视频序列中分析检测出特定的表情状态，进而确定被识别对象的心理情绪。人脸表情识别技术在许多领域有着潜在的应用价值，这些领域包括心理学研究、图像理解、合成脸部动画、视频检索、机器人技术、虚拟现实技术以及新型人机交互环境等[1]。 典型的人脸表情识别系统包括人脸检测、表情特征提取、表情特征分类识别3个阶段。人脸检测要能够从复杂的背景中检测出人脸的存在并确定其位置，对于图像序列，还要能精确跟踪人脸区域，国内外在人脸检测方面已做了大量的研究，且已有相关的有效方法及成果报道。而对于表情特征的提取和分类识别算法的研究目前还处于探索之中，国外学者已做了一定的研究工作，国内关于这方面的研究则相对较少。 针对处理图像的性质，可将表情特征提取方法分为两类：基于静态图像的表情特征提取和基于视频序列的动态表情特征提取。前者处理的是单帧静态表情图像，一般要求该图像反映的表情处于夸张或极大状态，使得提取的表情特征更为典型，这类方法主要包括主成份分析、奇异值分解以及基于小波变换的方法等。后者处理的是表情图像序列，目标是提取表情特征的变化过程。光流模型(Optical Flow Models)是提取动态表情特征的典型方法。比较而言，静态方法处理的数据量少，方法简单可靠，且提取的特征较为典型，能获得较高的识别率，但待处理的图像所包含的表情信息需处于夸张状态。而动态方法处理视频序列中的每一帧图像，因此计算量较大，难以满足实时性要求。 1表情图像的预处理 表情图像的预处理包括表情图像子区域的分割以及表情图像的归一化处理。前者指从表情图像中分割出与表情最相关的子区域，而后者包括图像的灰度均衡和尺度归一。图像预处理的好坏直接影响表情特征提取的效果和计算量。 (a) (b) 图1 分割人脸表情图像以提取特征区域 人脸表情特征可分为两类：持久性表情特征和瞬态表情特征，前者包括嘴巴、眼睛和眉毛，决定了基本表情状态，后者包括脸颊和额角皱纹的瞬间变化，能在一定程度上揭示表情状态。实验表明[3]，嘴角形状对表情的影响最大，其次是眼睛和眉毛，而皱纹变化属于动态特征，且受年龄等因素影响较大，对表情的贡献不大，甚至会对表情识别产生不利影响。因此表情识别应重点提取嘴巴、眼睛和眉毛等局部表情特征，并忽略皱纹的变化。图像分割算法的目标就是要精确定位和分离出持久表情特征子区域。对于样本图像，可以人工框出这些区域，也可以根据眼睛的灰度特征并结合先验知识采用特定的定位算法实现特征区域的自动分割。分割结 基金项目：国家自然科学基金资助项目（60273040）；江苏省高校自然科学基金资助项目（02KJB520003） 作者简介：叶敬福(1980—)，男，硕士生，研究方向：多媒体技术，CSCW ；詹永照，教授、博导 定稿日期：2004-06-26 E-mail ：yejingfu@https://www.sodocs.net/doc/fd8109864.html,

根据MATLAB的心电信号分析

计算机信息处理课程设计说明书题目：基于MATLAB的心电信号分析 学院（系）： 年级专业： 学号： 学生姓名： 指导教师：

燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：基层教学单位： 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年12月 01日

摘要 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，它比其他生物电信号便易于检测，并具有较直观的规律性，对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要意义。它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 本课题基于matlab对心电信号做了简单的初步分析。直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、对输入的原始心电信号，进行线性插值处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成程序编写、调试及功能测试，得出一定的结论。 关键词： matlab 心电信号线性插值频谱分析

目录 一：课题的目的及意义 (1) 二：设计内容与步骤 (1) 1．心电信号的读取 (1) 2．对原始心电信号做线形插值 (3) 3．设计滤波器 (5) 4．对心电信号做频谱分析 (6) 三：总结 (7) 四：附录 (8) 五：参考文献 (12)

基于小波变换的语音特征参数提取

基于小波变换的语音特征参数提取 【摘要】将小波变换的多分辨率特性用于改进Mel频率倒谱系数MFCC的前端处理中，给出了一种新的语音特征参数——小波MFCC。其特点在于采用小波变换、分层FFT和频率合成代替原来MFCC中的FFT部分，使频谱分辨率提高了一倍。试验证明，小波MFCC特征参数在较大词汇量情况下，其识别率优于MFCC特征参数的结果。 【关键词】小波分析；语音识别；MFCC Abstract：The multi resolution characteristic of wavelet is used to improve the front end processing of MFCC.So，a new feature parameter wavelet MFCC is presented in this paper.It uses wavelet transform，multi degree FFT and frequency synthesis to replace original FFT of MFCC，and increases spectrum resolution by 2.The experiments demonstrate that robustness and recognition rate of wavelet MFCC feature are better than one of MFCCs in large vocabulary. Key words：wavelet transformation；speech recognition；MFCC 1.引言 在语音识别和说话人识别中，基于Mel频率的倒谱系数MFCC（mel frequency cepstrum cofficient）是将人耳的听觉感知特性和语音的产生机制相结合，与其他特征参数相比较，体现了较优越的性能，在无噪声情况下能得到较高的识别率，因此是目前使用最广泛的特征参数。但是，随着识别词汇量的增大，这种参数的识别性能急剧地下降。说明这种特征不适合大词汇量识别。 近年来，小波变换被广泛应用于语音处理中，主要包括：利用小波变换对听觉感知系统进行模拟，对语音信号去噪，进行清、浊音判断。因为小波变换的局部化性质，可以在很小的分帧长下对语音信号仍具有较高的频谱分辨率，本文将小波变换技术引入到MFCC特征参数中，来进行语音识别系统的特征提取，可以提高对辅音区的识别效果。因此，用WMFCC特征参数作为隐马尔可夫（HMM）识别网络的输入信号，识别效果明显提高。 2.MFCC特征参数 图1所示为MFCC特征参数的计算流程图。 图1 MFCC特征参数的提取 人类听觉系统对声音高低的感知与实际频率是一种非线性映射关系[1]，而与Mel频率成线性关系。根据人的听觉机理来进行Mel滤波器组的频带划分，模拟不同频率下人耳对语音的感知特性。实际频率和Mel频率的转换关系用公

基于matlab的脑电信号处理

航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理

二О一三年四月

摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，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。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为

P300脑电信号的特征提取及分类研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/fd8109864.html, P300脑电信号的特征提取及分类研究 作者：马也姜光萍 来源：《山东工业技术》2017年第10期 摘要：针对P300脑电信号信噪比低，分类困难的特点，本文研究了一种基于独立分量分析和支持向量机相结合的脑电信号处理方法。首先对P300脑电信号进行叠加平均，根据ICA 算法的要求，对叠加平均的信号进行去均值及白化处理。然后使用快速定点的FastICA算法提取P300脑电信号的特征向量，最后送入支持向量机进行分类。采用国际BCI 竞赛III中的DataSetII数据进行验证，算法的最高分类正确率达90.12%。本算法原理简单，能有效提取 P300脑电信号的特征，对P300脑电信号特征提取及分类的任务提供参考方法。 关键词：P300脑电信号；特征提取；独立分量分析；支持向量机 DOI：10.16640/https://www.sodocs.net/doc/fd8109864.html,ki.37-1222/t.2017.10.180 0 引言 近年来随着世界人口的不断增多和老龄化加剧的现象，肌肉萎缩性侧索硬化症，瘫痪，老年痴呆症等患者的基数也相应增长，给社会及病人家属带来了沉重的负担。而近年来出现的涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制工程、医学等多学科、多领域的脑机接口方式应运而生[1]。脑机接口（brain computer interface，BCI）是建立一种大脑与计算机或其他装置联系的技术，该联系可以不通过通常的大脑输出通路（大脑的外周神经和肌肉组织）[2]。这种人 机交互形式可以代替语言和肢体动作，使得恢复和增强人类身体与心理机能、思维意念控制变成为可能。因此在军事目标搜索[3]、飞行模拟器控制[4]、汽车驾驶[5]、新型游戏娱乐[6]以及帮助运动或感觉机能出现问题的残障人士重新恢复信息通信功能[7]等方面均有应用并有巨大 潜能。 脑机接口系统的性能主要由脑电信号处理模块决定。脑电信号处理模块的核心由特征提取和分类识别两部分组成。常见的脑电信号特征提取方法很多，针对不同的脑电信号有不同的方法。例如时域分析方法有功率谱分析及快速傅里叶变换（FFT）等，适用于P300、N400等潜伏期与波形恒定，与刺激有严格锁时关系的诱发脑电信号；频域分析方法有自回归模型及数字滤波器等，适用于频率特征明显的运动想象脑电信号；时频域分析方法有小波变换，适用于时频特性随时间不断改变的脑电信号。上述方法实时性较好，使用较为广泛，但不能直接表达EEG各导联之间的关系。空间域特征提取方法有共空间模式法（CSP）、独立分量分析法（ICA）等，该类方法可以利用各导联脑电信号之间的空间分布及相关性信息，一般用于多通道的脑电信号特征提取。 [8-10]

小波在图像特征提取中的应用

小波理论课程设计论文题目小波在图像特征提取中的应用 专业 学号 学生 指导教师

摘要 在模式识别以及神经网络对图标的识别过程中，优化特征向量是首要的环节。本文通过二维小波在图像压缩以及分解的研究，提出了由图像生成特征向量的几个新思路，降低了特征向量的维数并有效保存原图像的信息。小波变换生成的特征向量在保存图像信息上显示了良好的优越性。这些方案在降低后续模式识别的计算量，提高识别率，改善识别系统性能方面，有良好的发展空间。 关键词：小波变换；图像特征提取；图标识别 一课题背景 在对图像的模式识别领域，特征提取与选择是一个很重要的问题。原始图像样本的特征空间维数很好，需要压缩维数以便进行分类，一种方式是特征提取，一种方式是特征选择。小波变换可以满足要求。 我在本科毕业设计是《BP神经网络对图标的识别》，其中很重要的特征提取部分，是提取一个图标图象的特征。当时采用的方法是把256*256的二值化图像矩阵转化成65536维的01向量，通过一族向量样本对神经网络的训练，得到一个训练过的网络，用它正确识别有破坏的图标。实际应用中，对于一个1/4部分完全破坏的图标的正确识别率能达到90%。 在设计中，渐渐突出而当时没有解决的问题有两个：一，这种直观的转化方式并没有有效的提取图标的特征信息。具体来说，图标的形状信息，高频边缘信息，轮廓等都没有充分利用，而只是简单的用65536个值笼统的代表图标，并没有真正的“描述”图像。这是影响识别率的一个重要的原因。二，这种处理方式的65536个输入值对于神经网络的输入来说是很庞大的，也就是说特征提取的时候并没有有效的对特征向量进行降维压缩。 本文正是在这个背景下，通过小波变换在图像压缩，图像的分解与合成中的应用的研究，寻求得到可以实现图像分类要求的特征向量的新思路和方法。