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1.
基于小波变换的动态脑电节律提取   总被引:9,自引:2,他引:7  
针对脑电信号和其他医学信号的非平稳性,引入小波变换处理临床脑电信号的动态特性。根据脑电信号的不同节律特性,提出应用小波包变换构造不同频率特性的滤波器,提取脑电信号的4种节律,并由各种节律对应的小波系数构造动态脑电地形图。为了研究不同脑功能状态下脑电信号4种节律的动态特性,文中对两组不同临床脑电数据进行分析与比较,给出了有关的实际分析结果。实验结果表明,利用小波包分析的滤波特性,能够有效地反映临床脑电不同节律的动态特性,也为分析其他生物医学信号提供了一条新的途径。  相似文献
2.
小波包熵在脑电信号分析中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
为研究不同脑功能状态下脑电动态非线性特征,利用小波包变换的频率划分特性,对非平稳脑电信号进行节律提取,并计算相对小波能量,反映脑电节律间的相对能量关系。结合小波包熵分析脑电在不同大脑功能状态下的脑电复杂程度。实验结果表明,小波包分解能更精确地提取特定的脑电节律,小波包熵可以准确反映大脑活动的复杂程度。本方法也为分析其他非平稳信号提供了一种新的途径。  相似文献
3.
高阶统计量在心音信号检测与分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍一种心音信号检测系统和采用高阶统计量对信号进行分析的方法,首先根据心音信号的特点,讨论了信号检测系统的结构,在信号处理方面,采用现代谱估计方法对心音信号进行谱分析,在此基础上提出应用双谱技术分析心音信号,检测信号的相位耦合信息,进而说明利用高阶统计量能够在高斯噪声背景下大大提高信号检测能力,最后,给出心音信号的双谱估计结果,从中可以得到一般功率谱分析无法得到的有关信息,为心音信号的自动分类提供  相似文献
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