单片机与DSP中的基于DSP Builder的脑电信号小波处理研究

1 引言 　　脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，具有重要的临床诊断和医疗价值。南于脑电信号自身具有非平稳性随机的特点，因此，对其实时滤波具有相当难度。自从Berger 1929年发现脑电信号以来，人们采用多种数字信号处理技术处理分析脑电信号，由于传统的滤波去噪方法所用滤波器一般具有低通特性，因此采用经典滤波法对非平稳信号去噪，降低噪声，展宽波形，平滑信号中突变尖峰的成分，但可能损失这些突变点携带的重要信息，而傅里叶频谱分析仅是一种纯频率分析方法，该方法对时变的非平稳脑电信号无效。 　　与传统的傅里叶变换相比较，小波变换是一种多尺度信号分析方 单片机与DSP中的基于DSP Builder的脑电信号小波处理研究主要关注的是如何利用现代数字信号处理技术，特别是小波变换，来有效地分析和处理脑电信号（EEG）。脑电信号是一种重要的生理信号，对于临床诊断和医疗研究具有极高的价值。然而，由于其非平稳性和随机性，对其进行实时滤波是一项挑战。 传统的滤波去噪方法，如低通滤波，往往无法完全保留脑电信号中突变点的重要信息。傅里叶频谱分析虽能提供频率信息，但对时变的非平稳信号处理效果不佳。相比之下，小波变换因其多尺度分析能力，能在时间和频率域同时提供信息，特别适合分析脑电信号的瞬态和时变特性。小波包分解进一步提升了这种分析能力，可以更细致地分解信号，提高高频段的分辨率，适应脑电节律的特性。 在硬件实现方面，基于FPGA的小波变换因其出色的实时性而受到青睐。DSP Builder作为一个集成工具，允许使用Matlab/Simulink进行算法设计和模拟，并通过Quartus II进行硬件描述语言（HDL）综合和验证，为FPGA上的小波变换提供了便捷的实现途径。 文章详细介绍了Mallat改进的一维离散小波（1D-DWT）算法，这是一种常用的小波分解和重构方法。通过尺度函数的尺度方程系数，可以进行多分辨率分析。选择具有紧支集的Daubenchies小波（DB小波）作为分析小波，特别是DB2小波，因其正交性和紧支撑性，能有效突出信号的瞬态特性。滤波器系数通常需要转换为整数形式，以便在FPGA上进行优化的固定点运算。 在实际设计实现过程中，使用DSP Builder进行系统级建模和仿真，然后通过Signal Compiler生成HDL代码，并在Quartus II中进行时序仿真验证，确保设计的正确性和效率。 这项研究探讨了如何利用先进的信号处理技术，如小波变换和小波包分解，结合FPGA和DSP Builder工具，对非平稳的脑电信号进行高效处理，以提取关键信息，提升临床诊断的准确性和实时性。这一方法对神经科学和生物医学工程领域具有重要的实践意义。