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基于DSP Builder的腦電信號小波處理

作者: 時間:2009-10-20 來源:網(wǎng)絡 收藏

1 引言
EEG(Electroencephalograph)是人體一種基本生理信號,具有重要的臨床診斷和醫(yī)療價值。南于腦自身具有非平穩(wěn)性隨機的特點,因此,對其實時濾波具有相當難度。自從Berger 1929年發(fā)現(xiàn)腦以來,人們采用多種數(shù)字信號技術(shù)分析腦電信號,由于傳統(tǒng)的濾波去噪方法所用濾波器一般具有低通特性,因此采用經(jīng)典濾波法對非平穩(wěn)信號去噪,降低噪聲,展寬波形,平滑信號中突變尖峰的成分,但可能損失這些突變點攜帶的重要信息,而傅里葉頻譜分析僅是一種純頻率分析方法,該方法對時變的非平穩(wěn)腦電信號無效。
與傳統(tǒng)的傅里葉變換相比較,變換是一種多尺度信號分析方法,具有良好的時頻局部化特性,非常適合分析非平穩(wěn)信號的瞬態(tài)特性和時變特性,這正是分析 EEG所需要的,EEG中許多病變都是以瞬態(tài)形式表現(xiàn)的。只有結(jié)合時間和頻率進行,才能取得更好效果。但分解每次只分解上次分解的低頻部分,而不分解高頻部分,所以高頻段分辨率較差。而包分解是一種從小波分解延伸出的更細致的分解和重構(gòu)信號的方法,它不但分解低頻部分,而且還能二次分解高頻部分,能夠很好地將頻率分辨率調(diào)整到與腦電節(jié)律特性相一致,因此小波包分解具有更好的濾波特性。若將小波包方法引入腦電信號分析.不僅可以克服傳統(tǒng)腦電分析的不足.還可以改進Mallat算法分析實際腦電中的不足。
腦電信號的數(shù)字處理以往采用通用PC機或單片機實現(xiàn),存在實時性差等缺點。隨之,FPGA的小波變換在腦電信號數(shù)字處理中應運而生,其實時性好。 將Matlab/Simulink設(shè)計仿真工具的算法開發(fā)、模擬和驗證功能和Quartus II軟件的HDL綜合、模擬和驗證功能相結(jié)合,為小波變換的FPGA提供良好的平臺。

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/152315.htm

2 一維離散小波(1D-DWT)Mallat改進算法
多分辨率分析是小波分析的核心理論,其Mallat算法是信號小波分解和重構(gòu)的常用算法。正交小波的分解和重構(gòu)公式由尺度函數(shù)的尺度方程系數(shù)確定。假設(shè)構(gòu)造正交小波的尺度函數(shù)φ(t)的兩尺度方程為:


式中,g(n)=(-1)n-1h(2N-n-1),N為自然數(shù)常數(shù)。


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