脑电信号的现代谱分析技术

脑电信号是非平稳随机信号，它的频域特性的正确表达及精度，相位信息的提取，瞬态波形分析是当前ＥＥＧ信号处理研究中的３个热点问题，本针对以上问题讨论了谱参量分析，双谱分析以及时间－频率域分析的原理，方法，并给出一些ＥＥＧ信号处理的研究结果。     

双谱分析在脑电信号处理中的应用

着重介绍了双谱理论数学模型及其应用,其中较为详细地介绍了应用双谱分析提取信号相位特性的方法。在研制脑电信号双谱分析处理系统软件及硬件的基础上,给出了对实际脑电信号处理所得到的实验结果及分析。结果表明,采用双谱分析方法有助于从新的角度对脑电信号进行深入研究,获得更多的有用信息。     

闪光刺激前后脑电信号的时频多分辨分析

目的:用基于傅立叶变换的时频多分辨分析方法,分别获取脑电信号的4种特征波来研究脑电信号在闪光刺激前后的功率变化.方法:自愿受试者10名,分别对闪光刺激前和闪光刺激后两种状态下的脑电信号进行时频多分辨分析.结果:采用此方法能获得闪光刺激前后脑电信号各成分的频域谱分布,以及功率、带宽等定量信息.结论:本文所采用的基于傅立叶变换的时频多分辨分析可方便用于脑电信号时、频域信息提取,易于获取各个选择频段的信息,特别适宜用于研究与刺激有关的高级神经系统的活动,为视觉生理和临床研究提供了新的方法.     

诱发脑电信号中工频噪声及其谐波成分的去除

提出了一种去除工频噪声及谐波成分的方法，克服了噪声频率漂移时窄带滤波器所存在的困难，避免了滤波过程引起的附加失真，有效地抑制了混叠在诱发脑电信号中的工频噪声。     

肌肉疲劳过程中电诱发表面肌电信号的小波分析

分析由电刺激腓肠肌得到的表面肌电信号(Surface electromyography, SEMG),研究肌肉疲劳过程中表面肌电信号的特征,采用小波分析的方法,选择与M-波形状相似的小波函数,对其两个半波进行小波变换,分别分析两个半波在时域波形的拉伸程度,确定以小波变换尺度为主要依据的肌肉疲劳指数,实现疲劳状态的定量描述.该方法克服了傅里叶变换在时域中没有分辨率,信号在某一时刻变化将影响整个频谱特性的缺点,确定了特异性和可靠性良好的表征肌肉疲劳的SEMG指标,为进一步应用这些指标评价肌肉功能状态提供理论依据.     

脑-计算机接口系统中诱发脑电信号的小波分析

针对特定思维诱发脑电信号的特点,提出一种确定其分布情况及提取其波形的方法·首先采用离散小波变换对脑电信号进行分解,然后使用小波奇异点检测和小波统计分析相结合的方法进行特征分析,确定特定思维诱发脑电信号处于小波变换的哪个尺度上,并根据分析结果重构出诱发脑电信号·结果表明,这种方法能够有效地消除脑电信号中的常见噪声,尤其适用于对诱发脑电信号的提取·     

基于脑电信号的手指动作识别

分类识别技术在脑-机接口的研究中占有重要地位,本文基于在事件相关脑电图中,存在的运动感觉皮层脑电位下降和事件相关非同步现象,运用了一种基于共空域子空间分解的算法,对左右手指动作时的多通道脑电信号进行了特征提取。最后,根据提取的特征进行了手指动作的识别,在对三个人的脑电数据识别中,平均识别率达到了75.6%。     

采用微机的多路脑电功率谱分析系统

采用IBM-PO机作多路脑电功率谱分析系统,无需对微机作任何改动,只要将一块简单的数据获取接口板插入微机的I/O扩展槽中即可,该系统能采集和分析8路脑电,谱线分辨率为0.25Hz,频谱分析范围0～63.75Hz(加数字滤波后为0～43Hz),是一理想的常规脑电研究工具。     

基于希尔伯特-黄变换的小鼠脑电信号相关性分析

研究了小鼠脑电信号的分离问题。由于小鼠脑电信号是由多种不同波段的信号混迭而成的,且不同波段的信号是非平稳、能量差距很大的随机信号,因此对这些脑电信号的分离非常困难。先使用主成分分析(PCA)方法将信号的主要成分提取出来,然后再使用独立成分分析(ICA)在频域上对脑电信号进行分离。接着对分离的脑电信号δ波进行希尔伯特-黄变换。利用希尔伯特谱得到信号的瞬时频率信息,发现δ波的瞬时频率在某些时刻相对于其他时刻非常大。将这些瞬时频率出现异常的时刻,与呼吸信号的波峰出现的时刻进行相关性分析,得出呼吸信号与脑电信号中的δ波显著相关。     

基于EEMD-MD的手指心电信号消噪算法

针对心电数据的噪声干扰问题,提出了一种新的联合集合经验模式分解(EEMD)和马氏距离(MD)的信号去噪方法。首先,采用EEMD将含噪信号分解为若干个固有模态函数(IMF)。其次根据核密度估计方法对原始含噪信号和各IMF分量的概率密度函数(pdf)进行估计。然后利用各IMF分量的pdf同原始信号的pdf之间的MD距离来选取相关模态函数,从而区分噪声层与信号层,解决了人为选择相关IMF分量导致去噪效果不明显的问题。最后,将该算法用于模拟信号和手指心电信号的消噪实验。结果表明,该方法能够较好地去除手指心电信号中的噪声,信号的输出信噪比显著提高,且失真度小,较好地保留了真实信号中的有用信息。     

用系统综合法计算多态数字信号功率谱密度

本文把Bennett给出的二进制数字信号功率谱密度的系统综合算法推广到常见的多态数字信号。     

熵谱估计中的信号模型问题

系统讨论了最大熵谱分析法（ＭＥＭ）Ⅰ和Ⅱ及Ｓｈｏｒｅ和 Ｔｚａｎｎｅｓ的最小交叉熵 谱法（ＭＣＥＭ）的信号模型，使之对这些熵谱估计的信号模型及相互关系更加清楚， 并便于进行其谱估计。     

多信号最小距离谱分析

本文提出了能同时估计多个功率谱的多信号最小距离谱分析方法,只要这些信号的先验谱以及它们的自相关函数的和已知。此方法的一个可能应用是分别估计信号和加性噪声的功率谱。本文推导了多信号最小距离谱分析的有关公式,并把多信号最小距离谱与单信号最小距离谱,多信号最小交叉熵谱作了比较,证明了多信号最小距离谱的存在性、唯一性等性质。本文的例子说明了用本文方法进行谱估计的特性。     

自伴算子的拟仿射

对于算子T若有自伴算子L和拟仿射X使XT=LX,则称T是自伴算子的拟仿射,射称T是Saf算子。我们在本文中证明下述主要结果:1°设T是以权序列的单边加权移位算子若,则T是Saf算子。2°Toeplitz矩阵是实的解析Toeplitz算子是Sag算子。     

(OP)型空间与谱算子

(OP)型空间的概念是江泽坚、邹承祖在[1]中提出的,这种空间保证了级数的弱无条件收敛与无条件收敛的等价性,是使谱算子许多性质成立的最佳空间。本文要讨论(OP)型空间的一些性质及谱算子与(OP)型空间的关系。     

WGD-8A型光栅光谱仪光谱分析系统的研究

分析WGD-8A型光谱分析仪器的工作原理。讨论其波长标定方法,在考虑入射狭缝宽度、衍射宽度等因素的情况下,结合瑞利判据推导出它的实际最小可分辨波长。利用WGD-8A型光栅光谱仪测量钠原子光谱,分析其所属线系。     

听觉诱发电位检测及分析

脑干听觉诱发电位(BAEP)是受试的听觉系统在具有一定特征的短声刺激作用之后，在其颅顶上检测到的一系列反应波，在电测听和神经电生理上具有独特的临床意义。研究中通过专门设计具有高输入阻抗、低噪声与高共模抑制比的BAEP四大器，建立起一套脑干听觉诱发电位检测系统，在系统的数据分析过程中采用了平均叠加、小波变换等算法，并从临床应用的角度出发提出了规一化系数加权平均算法。经实际检测实验表明，本系统在没有屏蔽室和专用接地线的条件下对受试均成功地检测出了BAEP波，具有较好的应用价值。     

滚珠丝杠导程误差频谱分析中的几个问题

滚珠丝杠(副)导程误差是评价滚珠丝杠精度的重要参数之一。对于导程误差值,可用JB3162。1,2,3—82和ISO179E(草案)标准进行测量、评定及验收。而对导程误差进行频谱分析是为分析产生导程误差的误差源,为提高滚珠丝杠的加工精度和使用精度提供参考。 有关滚珠丝杠导程误差频谱分析的实例,已分别在文献[1]、[2]中作过介绍,本文将在它们的基础上,进一步讨论滚珠丝杠导程误差频谱分析的几个问题。 一、频谱与加工误差的关系 滚珠丝杠的导程误差主要由局部性误差、周期性误差和渐进性(累积性)误差三部分构成。若把它们写成导程l的函数y(l)的话,则     

谱半径与M-矩阵

本文讨论了矩阵的谱半径与M-矩阵之间的关系,并且利用调比极大范数给出了估计谱半径的一个途径。     

独立成分分析-支持向量机回归模型及其在近红外光谱分析中的应用

首先采用独立成分分析(ICA)提取近红外光谱数据矩阵的独立成分和相应的混合矩阵,然后用支持向量机回归(SVR)对混合矩阵和实测浓度矩阵进行建模,建立了独立成分分析-支持向量机回归(ICA SVR)的近红外分析建模方法.结果表明,ICA SVR模型的预测结果明显优于SVR和偏最小二乘法(PLS)方法,方法用于肉样品中水分、脂肪和蛋白质的同时测定,获得了满意的结果.