腦電（EEG）信號灰色處理方法的研究.pdf

1、腦電圖(electroencephalogram，EEG)是腦神經(jīng)細胞的電生理活動在大腦皮層或頭皮表面表現(xiàn)出的電現(xiàn)象。一般來說，腦電變化可分為兩類：即誘發(fā)電位響應(yīng)和自發(fā)電活動。研究表明，腦電信號具有背景噪聲強信號幅度微弱、非平穩(wěn)性和隨機性強、頻域特征比較突出等特點。因此，腦電信號的分析與處理仍然是一項非常具有挑戰(zhàn)性的課題。 灰色系統(tǒng)理論(GreySystemTheory)是由我國學(xué)者鄧聚龍教授于1982年在國際上首先提出的。對于

2、非典型規(guī)律的信號(如非平穩(wěn)、非高斯分布、非白噪聲)，灰色方法與其它的一些按統(tǒng)計規(guī)律和先驗規(guī)律來處理數(shù)據(jù)的方法相比，具有明顯的優(yōu)勢。 本文在初步分析了腦電信號處理方法以及灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上，考慮到腦電信號的非平穩(wěn)性和隨機性強、頻域特征比較突出，結(jié)合灰建模對于建模數(shù)據(jù)無特殊性要求等特點，提出了腦電信號分析與處理的一種新方法——將灰建模理論應(yīng)用于自發(fā)腦電特征的提取中。同時對于采用灰建模方法提取的腦電特征，采用機器學(xué)習(xí)理論中基于實例的

3、k-近鄰算法對實測腦電信號進行了分類識別。研究結(jié)果表明，在腦電信號處理中使用灰建模方法提取腦電特征并采用k-近鄰算法進行分類決策，在理論上是可行的、有效的。同時該方法也為進一步的腦功能模式識別研究提供了良好的理論基礎(chǔ)。本文主要完成了以下工作： (1)腦電信號的灰色GM(1，1)建模； (2)模型參數(shù)估計及腦電特征提??； (3)分析比較兩種狀態(tài)，即睜眼和閉眼時腦電特征參數(shù)a，b的不同，并給出比較結(jié)果； (4