本文關(guān)鍵詞：基于ARMA過(guò)程的自發(fā)腦電過(guò)濾方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：事件相關(guān)電位(Event-related Potential, ERP)是由多個(gè)或多種的刺激(如聲、光、圖像等)所引起的特殊的腦的誘發(fā)電位,是一種在頭顱表面記錄到的腦電位。其有多個(gè)組成部分,但信號(hào)都很微弱,并容易受噪聲干擾。其頻率范圍被人腦內(nèi)無(wú)時(shí)無(wú)刻不存在的自發(fā)電位所覆蓋。通常提取事件相關(guān)電位需要經(jīng)過(guò)數(shù)十次的疊加平均,這就需要同樣數(shù)量的重復(fù)實(shí)驗(yàn)。但是重復(fù)實(shí)驗(yàn)的效果并不盡如人意,因此從少次甚至單次實(shí)驗(yàn)中提取ERPs成為腦電信號(hào)處理的重點(diǎn)及難點(diǎn)問(wèn)題。本文的研究基于三個(gè)基本假設(shè)：第一：腦電信號(hào)(electroencepha lograp h, EEG)是短時(shí)平穩(wěn)的。第二：自發(fā)腦電并不是白噪聲,它是一個(gè)有色噪聲。第三：在刺激前的一段時(shí)間的自發(fā)腦電信號(hào)和刺激后混雜有事件相關(guān)電位的EEG中的自發(fā)腦電具有相同的特性,也就是說(shuō)根據(jù)刺激前的自發(fā)電位構(gòu)建的自回歸-滑動(dòng)平均(Auto-regressive and Moving average, ARMA)模型也能夠很好的擬合刺激后的腦電信號(hào)中的自發(fā)腦電部分。本文將ARMA模型應(yīng)用于自發(fā)腦電的過(guò)濾工作,主要做了以下研究工作：(1)對(duì)比多種ARMA模型的定階方法以及模型檢驗(yàn)方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定最佳的適合腦電信號(hào)的ARMA模型建模方法組合。先利用自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖來(lái)初步確定模型類型,然后用窮舉定階法來(lái)確定模型的具體階數(shù),進(jìn)而用Levinson-Durbin'快速遞推法和Newton-Raphson法來(lái)分別計(jì)算自回歸系數(shù)和滑動(dòng)平均系數(shù)。模型檢驗(yàn)使用的是χ2檢驗(yàn)法。(2)把腦電信號(hào)數(shù)據(jù)用AR模型進(jìn)行擬合,用求得的AR系數(shù)分別構(gòu)造各自的白化濾波器。將刺激后的EEG段通過(guò)濾波器來(lái)對(duì)自發(fā)腦電信號(hào)進(jìn)行白化。對(duì)于某些不適合AR模型的腦電數(shù)據(jù),根據(jù)Wold分解定理,仍然使用高階的AR模型對(duì)其進(jìn)行近似的擬合。(3)用ARMA模型來(lái)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行擬合,很好的解決了AR模型不適合某些腦電數(shù)據(jù)的情況。并針對(duì)ARMA模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的白化濾波器來(lái)完成白化工作。(4)實(shí)驗(yàn)對(duì)比,將本文的方法和疊加平均的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,說(shuō)明本實(shí)驗(yàn)的優(yōu)越性。同時(shí)將用ARMA建模和AR建模的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,說(shuō)明了ARMA建模的優(yōu)越性。本實(shí)驗(yàn)對(duì)于用ARMA模型來(lái)進(jìn)行事件相關(guān)電位的單次提取提供了新思路。
【關(guān)鍵詞】：腦電信號(hào) 事件相關(guān)電位 單次試驗(yàn) ARMA模型 白化濾波器
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R741.044;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 研究背景7-9
• 1.1.1 腦電信號(hào)7-8
• 1.1.2 腦電信號(hào)的發(fā)現(xiàn)8
• 1.1.3 腦電信號(hào)的研究進(jìn)展8-9
• 1.2 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)9-10
• 1.2.1 本文的研究?jī)?nèi)容9-10
• 1.2.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)10
• 1.3 本文的組織結(jié)構(gòu)10-12
• 第二章 腦電信號(hào)的獲取12-18
• 2.1 實(shí)驗(yàn)室的建立12-13
• 2.2 腦電信號(hào)的采集13-16
• 2.2.1 被試的準(zhǔn)備13-14
• 2.2.2 電極的安放14-15
• 2.2.3 采集15-16
• 2.3 腦電信號(hào)的預(yù)處理16-17
• 2.4 本章總結(jié)17-18
• 第三章 基于ARMA過(guò)程的腦電信號(hào)模型18-32
• 3.1 模型的識(shí)別19
• 3.2. 模型定階19-23
• 3.2.1 殘差方差圖定階法19-20
• 3.2.2 F檢驗(yàn)定階法20-21
• 3.2.3 AIC準(zhǔn)則函數(shù)定階法21-22
• 3.2.4 窮舉定階法22-23
• 3.3 模型的參數(shù)估計(jì)23-27
• 3.3.1 Levinson-Durbin快速遞推法23-25
• 3.3.2 Newton-Raphson算法25-27
• 3.4 模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)27-29
• 3.4.1 相關(guān)函數(shù)法28
• 3.4.2 χ~2檢驗(yàn)法28-29
• 3.5 實(shí)驗(yàn)及分析29-30
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)29
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果29-30
• 3.6 本章小結(jié)30-32
• 第四章 AR濾波的實(shí)現(xiàn)32-38
• 4.1 AR逆系統(tǒng)32-34
• 4.2 基于AR過(guò)程的自發(fā)腦電信號(hào)過(guò)濾34-35
• 4.3 實(shí)驗(yàn)及分析35-37
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)36
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果36-37
• 4.4 本章小結(jié)37-38
• 第五章 ARMA濾波的實(shí)現(xiàn)38-43
• 5.1 ARMA逆系統(tǒng)38-39
• 5.1.1 可逆性條件38-39
• 5.2 基于ARMA過(guò)程的自發(fā)腦電過(guò)濾39-40
• 5.3 實(shí)驗(yàn)及分析40-42
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)40-41
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)方案41
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果41-42
• 5.4 本章小結(jié)42-43
• 第六章 總結(jié)與展望43-45
• 6.1 總結(jié)43
• 6.2 展望43-45
• 參考文獻(xiàn)45-48
• 致謝48-49
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷49-50
• 在學(xué)期間研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文50

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1 薛蘊(yùn)全,王秋英,王宏;腦電信號(hào)的動(dòng)態(tài)時(shí)空響應(yīng)拓?fù)鋱D[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2001年S1期

2 馬穎穎;張涇周;吳疆;;腦電信號(hào)處理方法[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2007年01期

3 謝松云;張振中;楊金孝;張坤;;腦電信號(hào)的若干處理方法研究與評(píng)價(jià)[J];計(jì)算機(jī)仿真;2007年02期

4 魯強(qiáng);劉玉軍;徐建蘭;張進(jìn)祿;;一種適用于清醒動(dòng)物腦電信號(hào)采集的固定裝置[J];首都醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

5 董盟盟;仲軼;徐潔;戴體俊;劉功儉;;基于小波分析的腦電信號(hào)處理[J];電子設(shè)計(jì)工程;2012年24期

6 戴銀濤,吳祈耀;快速提取腦電信號(hào)的譜分量參數(shù)[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;1989年01期

7 孟欣，歐陽(yáng)楷;腦電信號(hào)的幾個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)分析方法[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;1997年03期

8 程明,高上凱,張琳;基于腦電信號(hào)的腦—計(jì)算機(jī)接口[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2000年02期

9 羅建,崔亮,衛(wèi)娜,張治鋼;腦電信號(hào)采集與處理系統(tǒng)的研制[J];醫(yī)療衛(wèi)生裝備;2000年06期

10 吳小培,馮煥清,周荷琴,王濤;獨(dú)立分量分析及其在腦電信號(hào)預(yù)處理中的應(yīng)用[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2001年01期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 薛蘊(yùn)全;王秋英;王宏;;腦電信號(hào)的動(dòng)態(tài)時(shí)空響應(yīng)拓?fù)鋱D[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第三屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2001年

2 王裕清;粱平;郭付清;張登攀;;腦電信號(hào)診斷專家系統(tǒng)的研究[A];中國(guó)生理學(xué)會(huì)第21屆全國(guó)代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2002年

3 朱林劍;包海濤;孫守林;梁豐;;新型腦電信號(hào)采集方法與應(yīng)用研究[A];大連理工大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)術(shù)論文集（第2卷）[C];2005年

4 許濤;朱林劍;包海濤;;基于思維腦電信號(hào)的假手的研究[A];提高全民科學(xué)素質(zhì)、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家——2006中國(guó)科協(xié)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2006年

5 李愛(ài)新;孫鐵;郭炎峰;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電信號(hào)模式分類[A];自動(dòng)化技術(shù)與冶金流程節(jié)能減排——全國(guó)冶金自動(dòng)化信息網(wǎng)2008年會(huì)論文集[C];2008年

6 童珊;黃華;陳槐卿;;混沌理論在腦電信號(hào)分析中的應(yīng)用[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)第六次會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2004年

7 李凌;曾慶寧;堯德中;;利用兩級(jí)抗交叉串?dāng)_自適應(yīng)濾波器提取誘發(fā)腦電信號(hào)[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)第六次會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2004年

8 葛家怡;周鵬;王明時(shí);;睡眠腦電信號(hào)樣本熵的研究[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2007年

9 李麗君;黃思娟;吳效明;熊冬生;;基于運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)特征提取與分類[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)醫(yī)療儀器分會(huì)2010兩岸四地生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

10 葛家怡;周鵬;王明時(shí);;睡眠腦電信號(hào)樣本熵的研究[A];天津市生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)2007年學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2007年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張文清　記者 王春;意念控制車速及左右轉(zhuǎn)彎前行[N];科技日?qǐng)?bào);2008年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 彭宏;普適化腦電信息感知關(guān)鍵問(wèn)題的研究[D];蘭州大學(xué);2015年

2 吳玉鵬;AR譜在皮層癇樣腦電信號(hào)分析應(yīng)用[D];河北醫(yī)科大學(xué);2015年

3 吳畏;基于統(tǒng)計(jì)建模的多導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào)時(shí)空建模方法研究[D];清華大學(xué);2012年

4 孫宇舸;腦—機(jī)接口系統(tǒng)中腦電信號(hào)處理方法的研究[D];東北大學(xué);2012年

5 周群;腦電信號(hào)同步：方法及應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2009年

6 趙麗;基于腦電信號(hào)的腦-機(jī)接口技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2004年

7 李春勝;腦電信號(hào)混沌特性的研究與應(yīng)用[D];東北大學(xué);2011年

8 歐陽(yáng)高翔;癲癇腦電信號(hào)的非線性特征識(shí)別與分析[D];燕山大學(xué);2010年

9 繆曉波;基于腦電信號(hào)的認(rèn)知?jiǎng)恿W(xué)系統(tǒng)研究——線性/非線性方法及動(dòng)態(tài)時(shí)—頻—空分析[D];重慶大學(xué);2004年

10 張美云;阿爾茨海默病腦電信號(hào)多尺度時(shí)空定量特征研究[D];天津醫(yī)科大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 于洪;基于腦電信號(hào)的警覺(jué)度估計(jì)[D];上海交通大學(xué);2007年

2 蔣潔;基于高性能計(jì)算的腦電信號(hào)分析[D];燕山大學(xué);2010年

3 張志琴;腦電信號(hào)的復(fù)雜性分析[D];中南大學(xué);2009年

4 許鳳娟;腦電信號(hào)采集與分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2011年

5 曹銘;意識(shí)障礙患者腦電信號(hào)的非線性動(dòng)力學(xué)評(píng)價(jià)分析[D];杭州電子科技大學(xué);2012年

6 薛吉星;多通道腦電信號(hào)采集與處理系統(tǒng)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

7 劉靜;基于加權(quán)排序熵的多通道腦電信號(hào)同步算法研究[D];燕山大學(xué);2015年

8 陳澤濤;基于腦電信號(hào)分析的AD早期評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];燕山大學(xué);2015年

9 王歡;基于非平穩(wěn)時(shí)間序列分析方法的腦電信號(hào)模式識(shí)別[D];蘇州大學(xué);2015年

10 王瓊穎;腦電信號(hào)的非線性動(dòng)力學(xué)分析及其在睡眠分期中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于ARMA過(guò)程的自發(fā)腦電過(guò)濾方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

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