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基于时频域睡眠脑电信号自动分期和全部matlab原代码可编辑.pdf
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基于时频域睡眠脑电信号自动分期和全部matlab原代码可编辑.pdf
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目录
摘 要 1
ABSTRACT 2
第一章 绪论 3
1.1 研究内容 3
1.2 睡眠研究目的和研究意义 3
1.3 睡眠分期研究现状 3
第二章 脑电和睡眠基本知识 4
2.1 脑电信号 4
2.2 不同脑电信号的频率成分 4
2.3 睡眠的分段 4
2.3.1 非眼球快速运动睡眠阶段 4
2.3.2 眼球快速运动睡眠阶段 5
第三章 小波变换和功率谱估计 6
3.1 小波变换的概述和公式 6
3.2 几种经典小波 6
3.2.1 Haar小波 6
3.2.2 Morlet小波 7
3.2.3 Meyer小波 7
3.3 小波阀值去噪 8
3.4 功率谱估计的概述 9
3.5 经典功率谱估计 9
3.5.1 相关函数法 9
3.5.2 周期图法 9
3.6 现代功率谱估计 10
3.6.1 AR模型功率谱估计法 10
第四章 基于MATLAB的睡眠脑电信号的分析12
4.1 MTALAB下的GUI界面 12
4.2 睡眠分期的统计 12
4.3 基于Yule-Walker和Burg两种算法下的功率谱估计的散点图
14
4.4 零点穿越图 15
4.5 用几种功率谱估计分析信号 17
4.5.1 周期图法 17
4.5.2 Yule-Walker方法 17
4.5.3 Burg方法 18
4.5.4协方差法 19
4.5.5 Yule-Walker方法下的几种对比图 19
4.5.6 Yule-Walker方法下各分期的功率谱估计的统计 20
4.6 小波阀值去噪 21
第五章 总结 23
致谢 24
参考文献 25
摘 要
这些年随着经济发展,工作压力和自然环境改变使得睡眠障碍的问题
突出。人们在医学上利用脑电图分析评价睡眠的质量进而改善睡眠不
佳的人群的睡眠质量。在临床上,医生需要根据脑电图评价某些病人
的药物治疗效果和根据脑电图发现一些潜在的神经系统的疾病。
本次论文是通过现代的信号分析理论对脑电图进行分析处理。主要用
到小波变换和功率谱估计对脑电图的信号进行处理。利用MATLAB的编
程环境,在GUI上显示几种功率谱估计的图、睡眠分期统计图、功率谱
的散点图、不同分期的功率谱统计图等分析的图形化结果。
关键词:睡眠 脑电图 小波变换 功率谱估计
ABSTRACT This years ,the work pressure and the natural
environmental changes makes the problems of sleep disorders
,along with the economic developmentPeople use the sleep
eeg to assess the quality of sleep for improving the sleep
qualityIn clinic, the doctor need eeg to assess the
medication effect on some patients and look for some
underlying neurological diseaseThis time , we use modern
signal analysis theory to analyze eeg dataWe mainly use
wavelet transform and power spectrum to assess eeg
signalUsing the MATLAB programming environment , we can
display some diagrams on the GUI , such as :several power
spectral estimations ,the sleep stage statistical diagram
,scatter diagram of power spectrum ,the graphical results
statistical figure of different stages’ power spectrum
analysis, etcKey words: sleep electroencephalogram ,
wavelet transform ,power spectrum estimation
第一章 绪论
1.1 研究内容
本文主要内容是用MATLAB对脑电信号设备记录的数据进行基于时间
域和频率域的人睡眠状态的软件自动分期的研究。首先论述了人脑电
信号的基本形成机理和研究意义。之后论述小波变换和其原理以及对
脑电信号进行分析时会用到的几种功率谱估计的算法。最后在MALAB
用以上原理和算法对人脑电信号进行分析和比对原分期数据。
1.2 睡眠研究目的和研究意义
人脑掌管人体的大部分机能的控制。而睡眠对于人脑又极其重要。人
靠睡眠来恢复长时间工作后的注意力、记忆力、思维能力现代社会经
济高速发展,紧张的工作和生活压力下睡眠质量不好或甚至失眠。人
口中老龄人口也占一定比重。老龄人口中也常有各种睡眠不良。生物
医学上,对于病人的脑电信号的分析也可以作为医疗上治疗及其药物
使用中的参考。所以需要利用现今电子和软件的技术对于人在睡眠中
的脑电信号分析和判断睡眠状态。而且基于现代软件和信号分析理论
的睡眠时人脑信号的分析比起过去人工对于信号判别具有更高的效
率和客观性。
1.3
睡眠分期研究现状在早期临床中,主要是专家对整夜的睡眠数据进行
人工分析[6]。70年代开始,开始了自动睡眠分期的研究[7]。而睡眠
脑电信号是平稳的。小波分析在脑电信号的分析中取得了很大的进展
。近年来,非线性动力学理论被逐步运用到生物医学信号的分析中[8]
,其主要是通过估计信号的某些非线性动力学参数来表征脑电信号特
征[9]。
第二章 脑电和睡眠基本知识
2.1 脑电信号
睡眠时,身体进入休息状态,大脑却仍然有选择的活动。对睡眠时的脑
电图进行研究在睡眠的机理、精神、临床领域等有很大的应用价值。
对睡眠时的人脑电信号的数据分析能从某些层面了解人脑的活动。
一般使用不同分析计算方法研究人脑电信号和脑电图。临床上使用脑
电记录设备的整夜的记录数据对睡眠质量和状况进行评估。睡眠脑电
的状态会随着睡眠深度发生各种不同变换。根据不同脑电图的状态将
睡眠分为两期。分期标准是眼球是否阵发性快速运动和EEG的特征。
2.2 不同脑电信号的频率成分
睡眠脑电信号的基本频率成分[1]:
Delta波 0-4Hz
Theta波 4-8Hz
Alpha波 8-13Hz
Beta波 13-35Hz ( Beta1 13-22Hz Beta2 22-35Hz )
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oligaga
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