结合小波包和ICA技术的脑电特征提取研究

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脑电作为-种无创的检测手段，其研究涉及神经生理学、心理学、病理生理学、认知神经科学、神经工程乃至社会心理学、信息与信号处理等诸多领域u 。脑电信号是-种随机性很强的非平稳信号，且具有典型的非线性特点。脑电信号节律种类多样，各种不同的情绪、心态都会影响脑电波的变化，具有很高的时变敏感性 。

自从 Berger于 1929年发现脑电以来，人们运用了多种数字信号处理方法来对脑电信号进行研究，并取得了-定的进展 。其中，各种谱分析方法被广泛的应用于脑电的分析与处理中，但是，谱分析方法通常假设信号是平稳的，单从频域角度分析并不能有效地反映脑电信号的特征。随着数字信号处理技术的不断发展，新兴的小波变换具有良好的时频局部化特性，非常适合分析收稿 日期 ：2012-09-19基金项 目：科学部专项资助：典型急救监护设备计量标准及溯源体系研究 (2001-1114ZCKF)；《传感技术》优质课建设项目非平稳信号的瞬态特性和时变特性 ，但其高频段的频率分辨率较低，在小波变换基础上提出来的小波包分析对高频部分也可进行分解，能够根据信号的特征选取相应的频带进行分析，因此，小波包分析具有更高的应用价值。

独立分量分析是信号处理领域在20世纪90年代后期发展起来的-种全新的基于信号高阶统计量的信号处理方法。其基本含义是将多道观测信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立成分，复现出原来的独立信源 。

1 小波包分解基本理论小波分解克服了傅里叶变换的局限性，在时域和频域上都具有良好的局部化特性 ，它可以聚焦到对象的任意细节，可以把信号分解成多频率通道的信号，是具有多分辨率的分析方法。小波包分解是从小波分解延伸出的-种对信号更加细致的分析与重构方法 。小波分解是把信号分解成低频和高频两部分 ，在下-层分解中，又将分解出的低频部分分解成低频和高频两部分，第4期 施丽娟，等：结合小波包和ICA技术的脑电特征提取研究 97如此类推，小波变换的频率分辨率随频率的升高而降低。小波包分解不仅对信号低频部分进行分解，对小波分解没有细分的高频部分也进行分解，并能根据被分析信号的特征，自适应地选择相应的频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高了时频分辨率 。 ，是I：L/J，波分解更为精细的-种分解方法。设 ( 为尺度函数：(f)∑ (n)咖(2- (1)kO)为小波函数：)∑g(n) (2f-n) (2)k式 中 h(n)和 g(n)(-1) h0-n)为-对正交镜像滤波器。小波函数 ( )必须满足附加的可容许条件”，即：Lp(t)dt0 (3)在 小 波 包 分 解 中 ，为 了 统 - 函 数 表 示 ，令。 (c)， ( (c)，则根据二尺度方程可以构造如下的小波基 ：嘉 (2 - !/2 ∑ (n) ： ( ) (4)/m2i ( -)/2 )/ ∑g(凡) ) (5)/ n式中：i为节点号； 为分解级数。信号 (f)d：在第 级和k点处的小波包分解系数可以用下述递推公式表示：( )ff(t)dpk(t)dt∑ (n) - (2k-n) (6)矿 ( )f ( )d ：∑g(n) - (2k-n) (7)假设原始信号长度为 m x 2 点，则 f(t)信号的完全重构可以表示为：m ×2j 1-1 m×2N-i-I m×2j-1- 1 ，n×2 -- 1Jr∑ ∑ ( ) )∑ ∑ 。( ) 2i ( )i0 k0 0 k0(8)式中：咖 )和 咖 为根据二尺度方程构造出的小波包基函数；d2 ( 和 d2， ( )是信号 d 在第 级、k点处的小波包分解系数。

根据所要提取信号的频段，选择相应的频带对应的小波分解系数，应用式(8)进行重构，就可以有目的地重构要提取的信号。

2 实验及数据分析2.1 实验数据来源本实验在中国人民解放军第306医院进行，受试者为6男6女，共计 12人。在受试者闭 目、放松的状态下开始采集脑电数据，采样频率为 120 Hz。在试验中，给予受试者-定的电流刺激，当电流逐渐增大到人体感知电流阈值时，即当受试者感受到电流刺激时做下标记。

为了判断当人体流过的电流达到人体感知电流阈值时，脑电特征是否发生了变化，首先就要提取出流经人体电流达到感知电流阈值前后的脑电特征。

2.2 小波包分解算法提取脑电 节律波是节律性脑电波中最明显的波，正常成人在清醒、安静、闭目时，脑电图由 波和快波构成 ，有少量0波散在出现，不出现明显的 波和6波u”。O/波活动最为明显 ，为正常成人的基本节律。本次实验的受试者均为身体降的正常成人，因此，只对 节律波形进行研究，对于其他节律波形则不做分析。

图 1为 1例400 Hz三角波信号流过人体时的脑电图，O1.A1和02.A2是位于枕区位置的导联给出的脑电波形 ，由于 波在枕部优势出现，多数情况，O/波及快波在左右大脑半球的相同部位大体左右对称。-般枕区O/波有左右波幅差时，多为右侧波幅高 ，正常情况下两侧波幅差不超过20%。因此选取02.A2区域脑电信号作为研究对象。

图 1 人 体 脑 电 图脑电数据的采样频率为 120 Hz，为了提取 出8～l3 Hz的O/节律，采用小波包5层分解，最小频率分辨率为 1.875 Hz。采用具有正交性和紧支撑的db4小波对各组脑电信号02-A2导联的数据进行5层分解，从脑电信号中提取出O/节律波形 。设 ， ]为小波包分解的第层的第 i个节点，考虑到小波包分解的混频现象 ，小波包原算法是按小波包基顺序排列的，为了得到频带特性明确简单的按照频带顺序排列的分解结果，我们采用按频带顺序排列的小波包新算法，可得到 节律频段所包含的分解节点为[5，6，[5，7]，[5，5]。

图2是根据图像的RGB值提取出的02.A2区域脑电信号，将其作为待分析信号s。

把O/节律频段所包含的分解节点 [5，6]，[5，7]，[5，5内容分别进行小波包重构，得到各节点所在频率段的重构信号。把以上 节律频段所包含的分解节点的重构信号信息叠加，即可得出Od节律信号的波形 。如图3106 现代电子技术 2013年第36卷困难和点火能量受电源电压影响的缺陷♂合本文提出的快速整定技术，采用通用航空发动机点火系统取代现有多型航空发动机点火系统是可行的，符合标准化、通用化和系列化的发展方向，这-改进技术不仅可以使企业产品生产工艺得到简化，降低生产成本。更重要的是提高了航空发动机备件的通用性，简化发动机的维护体系，提高战机的出勤率，对航空发动机点火系统的发展将产生重要影响。