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基于小波变换的脑电信号特征提取.ppt

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姓名 :

学号：

基于小波变换的 EEG （脑电信号）特征提取

重庆邮电大学

一、 EEG 特点及一般处理流程

三、基于小波变换的 EEG 特征提取

Contents

二、小波变换

重庆邮电大学

一、脑电信号特点及一般处理流程

脑电信号特点：

随机性及非平稳性相当强。人脑是一个庞大而复杂的系统，按生理功能可分为

许多基本环节，这些基本环节的生理活动相互影响、相互渗透地交织在一起，而其中存

在的联系、制约关系及活动规律还没有被我们清楚地认识。因而，脑电信号表现出明显

的随机性，一般不能用数学函数来准确表达，它们的规律主要从大量的统计结果中反映

出来。

脑电信号具有非线性。脑电信号是大脑中各种神经元之间相互作用的信号的复杂

组合，组合的非线性导致脑电信号具有非线性的特点。

信噪比低。在维持正常生理活动的条件下，生物体的各个基本系统之间存在着有机

的联系，因而在脑电信号中存在着严重的背景噪声，而且噪声常常超过信号，导致信噪

比很低。

信号微弱。人体脑电信号的强度很微弱，一般在微、毫伏级。

重庆邮电大学

一、脑电信号特点及一般处理流程



频率低。脑电信号是低频率的慢变信号，通常频率范围 0.5—100Hz 。

根据频率可把脑电信号分为以下几个基本节律：

δ 波：频率： 0.5~4Hz ，振幅： 20~200μV 。

θ 波：频率： 4~7Hz ，振幅： 20~150μV 。

α 波：频率： 8~13Hz ，振幅： 20~100μV 。

β 波：频率： 14~30Hz ，振幅： 5~20μV 。

γ 波：频率： 30~45Hz ，振幅：一般不超过 30μV 。

重庆邮电大学

一般处理流程：

一、脑电信号特点及一般处理流程

BCI

信号采集

BCI信号采集特征提取模式识别分类

控制装置

反馈

脑电信号特征向量

控制命令

EEG

外部设备

采集：各种脑电采集的电极帽。

例如有： ECI 公司的 128 通道

Ag/AgCl 电极帽，还有如图所示

的 Emotiv SDK Headset 采集帽，

常用采样频率为 128Hz 。

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