小波包变换和极限学习机相融合的脑电信号识别方法

人脑脑电图信号处理技术的使用方法与结果分析人脑脑电图（electroencephalogram, EEG）信号处理技术是一种非侵入性的神经信号记录和分析方法，广泛应用于神经科学、临床诊断和脑机接口等领域。

本文将介绍人脑脑电图信号处理技术的基本原理、使用方法以及结果分析的相关内容。

1. 人脑脑电图信号处理技术的基本原理人脑脑电图信号是通过电极贴附在头皮上记录的，反映了大脑神经元活动的电位变化。

在信号处理中，通常会进行以下几个步骤：1.1 信号质量的检测与预处理：对于脑电图信号，常常伴随着各种干扰，如肌电干扰、眼电干扰等。

因此，在处理之前，需要对信号进行质量检测与预处理，包括滤波、去除噪声和伪迹。

1.2 特征提取：在信号处理过程中，需要提取一些特征来揭示脑活动的模式和变化。

常用的特征包括频域特征（如功率谱密度、相干性）、时域特征（如时域相关性、时频分析）和空域特征（如脑电源定位、脑区连接性）等。

1.3 信号分析与解释：通过对脑电图信号的处理和分析，可以揭示大脑活动的某些特征或模式，并对认知过程和疾病状态进行评估。

包括事件相关电位（event-related potentials, ERP）、频谱分析、相干性分析等。

2. 人脑脑电图信号处理技术的使用方法2.1 信号采集与记录：首先需要用电极贴附在头皮上采集脑电信号，按照国际10-20系统或10-5系统来设置电极位置。

通过放大器将脑电信号连接到计算机或数据采集设备上进行记录。

2.2 信号预处理：对采集到的脑电信号进行预处理，包括滤波、去除噪声和伪迹。

常用的滤波方法有低通、高通、带通滤波等。

去除噪声和伪迹的方法包括基线校正、伪迹去除以及肌电和眼电干扰的去除等。

2.3 特征提取与分析：根据研究对象和研究目的的不同，选择合适的特征提取方法。

常用的特征包括频谱分析、时频分析、事件相关电位等。

通过对特征进行提取和分析，可以揭示大脑活动的特征或模式。

2.4 结果解释与分析：根据特定的研究问题或临床需要，对提取的特征进行解释和分析。

收稿日期:2007209225;修回日期:2007212219 基金项目:国家自然科学基金资助项目(30470459);西北工业大学基础研究基金资助项目(2006NF08B0)作者简介:谢松云(19682),女,福建人,教授,博士,主要研究方向为生物信息与图像处理、模式识别(syxie@nwpu .edu .cn );潘辉(19822),男,陕西人,硕士研究生,主要研究方向为信号与信息处理;张伟平(19832),女,湖南人,硕士研究生,主要研究方向为生物信息与图像处理.结合小波包和ICA 的脑电信号特征波提取方法3谢松云,潘　辉,张伟平(西北工业大学电子信息学院,西安710072)摘　要:为了更有效地提取脑电信号特征波,结合小波包和I CA (独立分量分析),提出了一种脑电特征波提取方法。

首先对脑电信号进行小波包分解,然后进行相关频段信号的重构,从而提取出特征波的概貌作为初次提取的特征波;再利用I CA 分离技术,以初次提取的特征波为参考信号对其进行增强。

实验结果表明,对比于独立地应用某一种方法,两种方法相结合更能有效地提取脑电信号特征波。

关键词:小波包;独立分量分析;特征提取;脑电信号中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:100123695(2008)0922671203Feature extracti on of EEG signal based on wavelet package and ICAX I E Song 2yun,P AN Hui,Z HANGW ei 2p ing(School of Electronic &Infor m ation,N orthw estern Polytechnical U niversity,X i ’an 710072,China )Abstract:I n order t o extract the feature of EEG signals efficiently,put f or ward the method combined wavelet package withI CA.Firstly,decomposed the original EEG signals by using wavelet package transf or mati on,and extracted the r ough feature wave by recomposing the related decomposed coefficients as the p reli m inary extracti on .Then,used the fast I CA technique f or boosting up the feature wave by separating the feature wave again .Compared with app lying the t w o methods separately,method combined wavelet package and I CA is more efficient t o extract feature wave .Key words:wavelet package;independent component analysis (I CA );feature extracti on;electr oencephal ogra m (EEG )signal　引言脑电信号是一种典型的非平稳随机信号,且存在一定的非高斯性和非线性。

脑电信号分析中的小波变换技术研究脑电信号在人类大脑活动中具有至关重要的作用，脑电信号的测量和分析对于理解大脑的机制以及研究神经系统疾病有着重要的意义。

随着人工智能技术的发展，人们在脑电信号分析领域应用了越来越多的新技术和新算法。

其中，小波变换技术是一个被广泛使用的技术，它在脑电信号分析中具有重要的应用价值。

小波变换是对信号进行分析的一种数学工具，它可以将信号分解成不同的频率和幅度分量，从而可以更好地理解信号的特性。

在脑电信号中，小波变换可以被用来检测脑电信号中的节律性和非节律性成分。

这些成分与不同的神经活动相关，例如睡眠、觉醒和癫痫等。

小波变换可分为连续小波变换和离散小波变换两种。

在脑电信号分析中，离散小波变换是被广泛利用的。

它将信号展开成多个分辨率的小波系数，并且用于对不同的频段信号进行分析。

通过选择适当的小波基函数，可以进一步优化分析结果。

小波分析在实际应用中的主要任务是加强信号中重要信息的信噪比。

在这种情况下，应用多层小波分析是比较常见的。

这种方法可以依次减少信号中的高频成分，从而突出并加强更低频成分的信息。

这种连锁的效应可以在人脑电信号的分析中是非常有用的。

小波变换作为一种新颖的信号分析方法并非没有缺点，使用小波变换进行信号分析存在一些问题需要解决。

其中最主要的问题就是小波基函数的选择。

小波基函数的选择对于信号处理的结果有着决定性的影响。

目前，学界和业界在对小波基函数的选择进行了大量研究和探讨，以期解决这一问题。

在脑电信号分析应用中，小波变换通过提供对信号的更好分辨率和时频特性分析，已经成为一个有利的分析工具。

因为它可以更准确地检测和描述不同的神经活动，它的研究和应用将有助于揭示人类大脑的活动机制，并为人们寻找到更好的脑电信号处理方法提供帮助。

基于核函数极限学习机和小波包变换的EEG分类方法王丽;兰陟;杨荣;王强;李宏亮【期刊名称】《北京生物医学工程》【年(卷),期】2018(037)005【摘要】目的为实现运动功能障碍患者的运动意愿,基于脑-机接口(brain-computer interface,BCI)的康复训练技术是近年来的研究热点.脑-机接口的关键技术是快速准确地识别出与运动想象相关的脑电模式.针对脑电信号非平稳及个性化差异等特点,利用小波包理论和核函数极限学习机(extreme learning machine,ELM)方法 ,提出一种自适应的特征分类方法来提高脑电信号的分类识别率.方法由于小波包存在着频带交错的现象,所以首先利用距离准则将自适应提取的最优小波包的平均能量作为特征向量,并采用核函数ELM方法进行分类.最后利用BCI竞赛数据进行了脑电信号特征分类的仿真研究,并对不同算法的分类识别率进行仿真分析.结果自适应特征分类方法对用于实验的脑电数据的平均分类识别率达到97.6％,对比ELM、神经网络(back propagation,BP)和支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法,核函数ELM方法在分类时间和识别精度上效果最佳.结论本文提出的脑电信号分类方法取得了较高的分类识别率,适用于脑电信号的分类应用.【总页数】8页(P481-487,524)【作者】王丽;兰陟;杨荣;王强;李宏亮【作者单位】国家康复辅具研究中心北京 100176;国家康复辅具研究中心北京100176;国家康复辅具研究中心北京 100176;国家康复辅具研究中心北京100176;国家康复辅具研究中心北京 100176【正文语种】中文【中图分类】R318.04【相关文献】1.基于核函数极限学习机的微电网短期负荷预测方法 [J], 刘念;张清鑫;刘海涛2.基于核函数的加权极限学习机污水处理在线故障诊断 [J], 许玉格;邓文凯;陈立定3.小波包变换和极限学习机相融合的脑电信号识别方法 [J], 肖艳;程淑芳4.基于小波包变换和极限学习机的滚动轴承故障诊断 [J], 李瑞莲;兰媛;熊晓燕5.基于信息测度和核函数极限学习机的图像边缘检测 [J], 邱东; 李佳禧; 杨宏韬; 刘克平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于小波变换的运动想象脑电信号分类1运动想象脑电信号分类是一项重要的神经科学研究领域，它在人们驾驶、体育竞技、康复训练等方面具有广泛的应用前景。

小波变换作为一种有力的信号分析方法，在运动想象脑电信号分类中得到了广泛的运用和迅速的发展。

一、小波变换原理小波变换是一种时频分析方法，利用小波函数对信号进行分解和重构。

小波函数具有时-频局部性质，不同于傅里叶变换，能够捕捉信号的瞬时变化和局部特性。

小波变换的重要性质是尺度变换，可以通过变化不同的小波基函数，对信号进行不同尺度的分解。

小波变换的优点是对不规则、非平稳信号有很好的适应性，并且在保留信号主要信息的同时，抑制了噪声和高频成分。

二、小波变换在运动想象脑电信号分类中的应用对于运动想象脑电信号，小波变换可以提取出其特定频率带的特征，从而实现运动想象类型的分类。

通常采用小波包分解，将信号分解至不同的频带，并且对于其中每一个频带，提取其特征。

后续可以利用这些特征训练分类器，实现运动想象类型的自动分类。

在小波包分解的过程中，需要选择合适的小波基函数和分解层数。

小波基函数的选择对于特征提取的效果有非常重要的影响。

基本的小波基函数包括哈尔小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

在小波包分解中，通常采用F压缩算法，选择最优的子带并进行压缩处理，减少特征维度和数据冗余。

对于不同的运动想象任务，可以采用不同的小波基函数和分解层数，以提取出最合适的特征。

在实际的应用中，小波变换在运动想象脑电信号分类中已经得到了广泛的应用。

通过小波变换，可以非常有效地提取出针对某一运动想象任务的特征，从而实现快速、精准的分类。

因此，小波变换会继续在神经科学研究中扮演重要的角色，帮助人类实现更高效、更便捷的运动想象识别。

总之，基于小波变换的运动想象脑电信号分类是一项极具前景和实用性的研究领域。

通过不断的探索和创新，小波变换方法可以更好地应用于运动想象脑电信号的分类中，为人类实现更好的康复和训练提供有力的支持。

基于小波包和组合分类器的脑电信号分类郭红想;严军;王典洪;余蓓蓓【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)018【摘要】为了提高脑思维任务分类精度，提出了一种基于小波包分解和多分类器投票组合的运动想象任务分类方法。

该方法利用小波包分解对经过预处理的脑电信号进行分解，提取所有频带上的相对小波包能量特征；根据不同脑思维任务下左右半脑各通道间的差异性对C3、C4两通道求取特定频带上的小波包系数的L-2范数作为特征；采用基于投票策略的组合分类器对两种联合特征进行分类，得到了92.85%的识别精度。

实验结果表明，联合特征向量较好地反映了左右手运动想象脑电信号的事件相关去同步（ERD）和事件相关同步（ERS）的本质特性；组合分类器识别效果优于单一分类器。

%In order to improve classification accuracy, this paper describes a novel method based on Wavelet Packet Decomposition(WPD)and voting combination of multiple classifiers to classify the Motor Imagery(MI)Electroencepha-logram(EEG)signals. First, the pre-processed MI data is decomposed into wavelet coefficients using WPD, from which features based on Relative Wavelet PacketEnergy(RWPE)in all sub-bands are extracted;then, the L-2 norm of wavelet packet coefficients in special sub-bands at channels C3 and C4 is obtained according to the diversity of the hemispheric brainwave in different mental tasks;finally, features are combined to feed into a multiple classifier combination based on majority voting strategy for classification andcorrect rate of 92.85% is achieved. The experimental results indicate that the RWPE and L-2 norm effectively reflect the event-related desynchronization and synchronization(ERD and ERS)char-acteristics of left and right MI;the combined classifier improves the classification performance, which is superior to the single classifier.【总页数】6页(P148-153)【作者】郭红想;严军;王典洪;余蓓蓓【作者单位】中国地质大学武汉机械与电子信息学院，武汉 430074;中国地质大学武汉机械与电子信息学院，武汉 430074;中国地质大学武汉机械与电子信息学院，武汉 430074;中国地质大学武汉机械与电子信息学院，武汉 430074【正文语种】中文【中图分类】TP118【相关文献】1.基于RBF核函数支持向量机分类器的多导脑电信号分类识别研究 [J], 张海军;王学军2.基于小波包分解和近似熵的脑电信号分类 [J], 张玉婷;张永3.基于小波包和共空间模式的运动想象脑电信号分类方法 [J], 马满振;郭理彬;苏奎峰4.基于时频域组合特征的脑电信号情感分类算法 [J], 贾小云; 王丽艳; 陈景霞; 张鹏伟5.基于小波包和串并行CNN的脑电信号分类 [J], 谷学静;位占锋;刘海望;郭俊;沈攀因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于小波变换的脑电图信号分析摘要：利用小波变换来研究细化脑电信号的微弱特征，对其信号中的频域、时域进行分析，从而获取更加精确的结果。

关键词：小波变换；脑电信号；频域；时域一、基于变换的信号处理基于变换的信号处理的经典模式如图所示，其中中心的“盒子”可以是线性的或非线性的运算、处理的“动态”部分包括所有的线性变换和线性逆变换的运算，变换域处理运算不具有动态形式，它是一种代数运算，这里，动态是指过程依赖于现在和过去，而代数是指过程只依赖于现在，例如，作为一个滤波器组一部分的FIR滤波器是动态的，每个输出依赖于现在的和有限多个过去的输入。

一个信号的离散小波变换的逐点运算过程是静态的或代数的，它不依赖于过去的值，而只依赖于现在的值，利用这个区分过程的非线性静态部分和动态部分的结构，可以得到实际结果和理论结果，而使用一个一般的动态系统这是不可能的或很困难的。

二、椎体细胞与脑电神经细胞具有生物电活动，单个细胞的跨膜静息电位大约为-70mv，是外流而形成的静息电位。

当神经元接受一个大于一定阈值的刺激（如电、热、机械或化学能的扰动等刺激）时，使膜内电位急速上升，产生膜的除极化，同时形成一个膜电位，即动作电位。

在神经元的不同部分膜电位的持续时间有所不同，其范围为1～5ms。

轴突的动作电位尽管发放频繁且具有很高的幅度，但由于持续时间短，通常不能产生能被电极记录到的信号。

1.电极和神经细胞的距离是影响EEG幅度的主要因素，电极离神经细胞越远，幅度衰减越厉害。

其次，活动区域的局部结构也会影响电位记录的大小。

对于脑回表面的皮层来说，头皮电极能够清楚记录到面积大于6～10c 的同步神经活动。

对于那些面积狭小的区域，神经活动的电信号幅度必须更大才能传到电极得到记录。

而如果神经活动位于皮层的褶皱周围，脑沟两边的电活动可能会相互抵消。

对于有的神经细胞，如星型细胞，它们引起的神经电活动是封闭场，不能被头表电极观察到。

2.基于小波包分解系数和子空间能量的特征提取：小波包分析方法是多分辨率小波分析的推广，它能为信号提供更精细的分析方法，将频带进行多层次划分。

小波变换在脑电信号处理中的应用小波变换（Wavelet Transform）是一种数学工具，广泛应用于信号处理、图像处理、数据压缩等领域。

在脑电信号处理中，小波变换也发挥着重要的作用。

本文将探讨小波变换在脑电信号处理中的应用。

首先，小波变换可以用于脑电信号的去噪。

脑电信号是由大脑神经元的电活动产生的微弱电流，在采集和传输过程中会受到各种噪声的干扰。

通过小波变换，可以将脑电信号分解为不同频率的子信号，进而对不同频率的噪声进行去除。

小波变换的多尺度分析特性使得它能够有效地捕捉到信号的细节信息，同时去除噪声。

其次，小波变换还可用于脑电信号的特征提取。

脑电信号包含丰富的信息，通过提取其中的特征，可以更好地理解脑电信号的含义。

小波变换可以将脑电信号转换到时频域，从而提取出不同频率和时间尺度上的特征。

例如，可以通过小波变换提取出脑电信号的频率谱特征，进一步分析不同频率成分在脑电信号中的贡献。

此外，小波变换还可以用于脑电信号的分类和识别。

脑电信号中包含了人类大脑的活动信息，通过对脑电信号进行分类和识别，可以实现对不同脑状态的判别和分析。

小波变换可以将脑电信号转换到时频域，并提取出不同频率和时间尺度上的特征，这些特征可以用于脑电信号的分类和识别。

例如，可以利用小波变换提取出脑电信号的频谱特征，并结合机器学习算法进行分类和识别。

除了上述应用，小波变换还可用于脑电信号的时频分析。

脑电信号的频率和振幅在时间上是变化的，通过小波变换可以将脑电信号转换到时频域，从而分析脑电信号在不同时间和频率上的变化规律。

这对于研究脑电信号的动态特性和功能连接具有重要意义。

综上所述，小波变换在脑电信号处理中具有广泛的应用。

它可以用于脑电信号的去噪、特征提取、分类和识别，以及时频分析等方面。

小波变换的多尺度分析特性使得它能够更好地捕捉到脑电信号的细节信息，并提供更全面的分析结果。

随着脑电信号处理技术的不断发展，小波变换在脑电信号处理中的应用前景将会更加广阔。