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基于脑电图机中的干扰故障检测方法研究
为了快速准确定位脑电图在较多种类干扰下的故障特征,本文提出一种基于Hilbert-Huang时频谱特征提取的脑电图机干扰故障检测方法.运用信号采集技术进行脑电图机的诊断数据采集并进行信号拟合,采用二阶自适应IIR陷波器进行脑电图机采集信号的干扰滤波提纯处理,对提纯输出的信号进行时频分析,通过经验模态分解将复杂的脑电图机故障分析信号分解成若干个固有模态函数,对每个固有模态分量作Hilbert-Huang变换,实现Hilbert-Huang时频谱特征提取,以提取的特征量作为训练样本,实现脑电图机中的干扰故障检测.仿真结果表明,采用该方法进行脑电图机中的干扰故障检测的准确性较好,抗干扰能力较强,具有较好的故障诊断能力.
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中医脉象客观定量化理论方法研究
人体系统是一个时变非线性的复杂系统,脉象是人体系统的输出信号.中医脉学是我国传统医学中具特色的一项诊断方法,但由于"脉理精微,其体难辨,在心易了,指下难明",长期以来影响着脉学的客观化和科学化的发展,目前国内外对脉象信号定量化研究还处于不断摸索阶段,还没有建立起系统有效的脉象信号分析研究方法.为完成对脉象信号的定量与定性的客观化研究,需要研究出客观化的完整而简单有效的脉象处理方法.根据现代控制理论的观点,能够从系统的输出信号了解系统内部状态,因此以人体复杂系统的脉象输出信号作为研究对象,将现代系统理论和信号处理方法与我国传统的脉象学相结合,基于这种观点研究中医脉象学使之更科学化.通过对脉象信号的分析采用了时域和频域(尺度)相结合的研究方法,引入时频分析和小波理论进行脉象信号预处理和特征提取,应用模糊集理论进行脉象信号的分类识别,并进一步采用模糊神网络技术进行脉象信号的分类识别优化和脉诊专家数据库设计,系统地建立了系统全面的脉象客观化理论研究方法.
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老年人第三第四心音信号小波变换时频分析研究
用小波变换时频分析的方法对老年人的第三第四心音进行了分析研究,在心前区采集心音数据,为对心音定位,同步采集了一导心电信号.本研究对30例正常老年人(年龄在50～69岁)和40例冠心病老年人(年龄在53～85岁)的第三第四心音数据进行了统计分析,发现正常老年人S3的频谱主峰频率与冠心病老年人S3的频谱主峰频率有明显的差异.由于S3和S4的幅度和频率都很低,用听诊方法常被漏掉.本研究为心脏疾病的诊断提供了新的途径.
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人体结肠压力信号的时频分析
结肠测压对结肠运动障碍疾病的诊断有较高的价值.但是由于现有资料中对结肠运动功能的认识还比较欠缺,因此对测压结果的分析还需要不断地积累经验.对实际采集的结肠压力信号进行时频分析,并与结肠基本功能相对照.结果表明,这种方法对正常和异常的结肠压力信号的区分有明显的作用.和传统的时域观察或者频域分析相比,本方法可以使噪声信号很好的局域化,具有较好的时频分辨率,适于分析结肠压力这一非平稳的信号.
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用STFT分析瞬态诱发耳声发射的时频特征
瞬态诱发耳声发射是一种时变的声信号,用传统的傅立叶变换无法完全表示其信息.本文介绍了用短时傅立叶变换分析瞬态诱发耳声发射方法,并给出了其时频分布的实验结果,分析了其各个频率成份出现的不同时刻及持续时间.本文还对瞬态诱发耳声发射中的伪迹出现的时间和频率作了分析,指出伪迹在时频域是和有用信号分离的,理论上可以通过时频滤波器去除.
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低频光刺激在浅睡期的脑电响应
目的 人的睡眠是有节律的,浅睡眠和深睡眠反复交替进行,分析浅睡期脑电波的变化对研究睡眠效率和睡眠质量至关重要.本文通过分析低频光刺激下睡眠过程中脑电波的变化,研究人在浅睡期脑电波对光刺激的响应,进而探讨外部光刺激对睡眠过程中脑电波的影响.方法 利用美国Neuroscan型脑电图仪采集10例志愿者的光刺激睡眠和正常睡眠的脑电数据.首先,利用时频分析对睡眠过程中的脑电信号进行分期,获得浅睡期脑电信号,然后对分期后的脑电信号做傅里叶变换,获得各频段脑电波,并求其能量.后比较并分析了志愿者在光刺激(5 Hz)和正常睡眠下浅睡期的脑电信号能量.结果 在低频光刺激下,浅睡期脑电波的波能量明显高于正常睡眠,尤其在中央区和顶区增加明显.结论 在光刺激下大脑皮质以更平稳的方式进入抑制状态,有助于更好地进入深睡期.
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脑电信号处理方法
脑电信号是人体的一种基本生理信号,具有重要的临床诊断和治疗价值.由于脑电信号的自身非平稳性随机特点,使得对它的研究成为一项具有相当难度的课题.本文总结了脑电信号的时频、神经网络等处理方法.着重论述Wigner分布、小波分析、神经网络、非线性动力学,以及独立分量在脑电信号处理中的应用.
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基于人工神经网络的癫痫棘波检测方法
脑电癫痫特征波的自动提取对于患者的诊断具有重要的意义.提出一种时频分析与Jensen函数相结合的方法进行棘波检测,然后提取出棘波的波形特征,并通过人工神经网络进行进一步的判决,从而降低棘波检测的误检率.在对真实的癫痫脑电信号(EEG)的仿真实验中,该方法取得了较好的结果.
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长骨中超声导波信号的时频特征分析
采用超声导波评价长骨骨质状况已是近几年来的一个研究热点.在应用时频表征方法处理导波实验信号的研究中,选择交叉项抑制效果好的时频表征核函数直接影响到导波信号的分离和提取.提出将Zhao-Atlas-Marks分布(ZAMD)应用于分析长骨中的导波信号,同时与重排光滑伪维格纳维利分布(RSPWVD)的分析结果进行比较,并用图像处理中的骨架求取算法,估计导波平均频率慢度曲线.分析结果表明,ZAMD可较好地去除交叉项干扰,得到较准确的超声导波频散特性曲线,说明ZAMD是分析长骨中超声导波信号的一种较好方法.
关键词： 超声导波 长骨 时频分析 Zhao-Atlas-Marks分布 慢度 -
一种基于时频分析的癫痫脑电棘波检测方法
脑电癫痫特征波的自动提取对于患者的诊断以及减轻医生的繁重劳动都具有重要的意义.本研究提出了一种基于时频分析的癫痫脑电棘波检测方法.首先通过矩阵的奇异值分解方法得到效果更佳的脑电信号(EEG)的时频分布图,然后利用时频分布的差异测度方法达到对棘波的检测目的.在对临床癫痫脑电信号的实验中,该方法取得了较好的结果.
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基于改进的伪Wigner分布检测癫痫EEG棘波的方法
本文提出了一种新的检测癫痫EEG棘波的方法。采用改进的伪Wigner分布对脑电信号进行时频变换，这种时频分布不仅能够有效地消除交叉项，而且可以快速实现。在时频平面上，以每个时间点上的中心频率划分背景脑电和癫痫样瞬态特征，通过一个镜像滤波器提取瞬态分量，后，利用瞬态分量的能量局部极值检测棘波。临床应用表明，这种方法能够快速有效地从背景脑电中提取癫痫样瞬态特征。
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基于时频分析的个性化脑-机接口设计
为了提高脑-机接口的分类正确率和实时性,本研究提出基于时频分析的个性化脑-机接口设计方案.通过对多导联EEG数据进行离线谱图分析,量化不同导联EEG信号在想象左右手运动时,其各个频带能量随时间的变化规律.然后将各导联EEG信号不同频带能量变化特征在左右手运动想象时的差异进行脑地形图成像.进而根据特征差异在大脑皮层的分布为不同用户的佳电极位置选择和特征频带的确定提供直接依据.实验结果证明,该方法有效减少了特征提取的盲目性,用少的导联,少的特征向量,较简单的特征提取和分类算法,取得很好的分类效果,具有较高实用价值.
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基于时频分析的静息态大脑情绪记忆网络
目的 观察脑老化过程中情绪记忆(EM)功能改变的时频特性.方法 按年龄将选中的静息态fMRI数据集分为青年组与老年组,以杏仁核为种子点,运用相关系数法计算两组受试者全脑功能连接(FC),寻找存在差异的脑区.运用小波相干性的时频分析法计算存在差异的脑区的时频特性,细分频率在0.01～0.1 Hz的大脑低频振荡信号,观察各子频段的FC差异.结果 EM相关脑区间FC随时间和频率变化.由脑老化引起的EM功能的FC改变主要反映在大脑低频振荡0.01～0.027 Hz和0.027～0.073 Hz的子频段内(P＜0.05,FDR校正).结论 脑老化中EM网络的FC随时频变化,且与低频振荡中的特定子频段存在密切联系.
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诱发电位时频参数在监护大鼠脊髓压迫损伤中的意义
目的:探讨诱发电位监护脊髓损伤新的参数.方法:选择成年SD大鼠20只,建立大鼠脊髓压迫模型,分别记录压迫前后的皮层体感诱发电位,用连续小波变换分析获得时频域的峰时问、峰频率和峰功率三个新的参数,并与诱发电位传统时域分析狭得的参数峰幅值、潜伏期时间进行比较.结果:在脊髓压迫30%时,时域峰幅值平均降低35.5%,峰潜伏期平均延长8.6%,与压迫前比较有显著性差异(P＜0.05);而用时频分析获得的3个参数与压迫前比较,峰时间延长36.0%,峰功率降低32.5%,峰频率增高53.9%,与压迫前比较有非常显著性差异(P＜0.01).结论:诱发电位时频参数比时域参数能更灵敏地反映大鼠脊髓压迫损伤.
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心率与血压变异性的多变量、多维信号分析进展
心率变异性与血压变异性反映心血管系统自主神经的调制活动,近年研究已向多变量、多维、动态分析方向发展.心率与血压变异性的多变量系统辨识、时频分析及非线性动力学分析等技术方法,将在心血管疾病的危险性预报、病情评估、疗效评价及特种环境医学等领域有更多应用.
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双眼竞争下面孔感知的客观评价及梭状回相关性分析
目的：研究双眼竞争的客观检测方法，并分析梭状回与视觉皮质的相关性。方法6名受试者进行双眼竞争试验，受试者一只眼呈现8．57 Hz 闪烁的平静表情面孔图片，另一只眼分别呈现12、15 Hz 闪烁的恐惧表情面孔图片，并记录脑电图（electroencephalogram，EEG）信号。两个不同频率闪烁的刺激诱发稳态视觉诱发电位（steady state visual evoked potential，SSVEP），通过短时傅里叶变换（short time Fourier transformation，STFT）的时频分析方法，解析面孔刺激中双眼竞争的持续时间和交替频率，比较两侧梭状回面孔识别区（fusiform face area，FFA）与视觉皮质的相关系数。结果双眼竞争下左眼观看平静表情面孔的时长平均（411．6±73．8）ms，右眼观看恐惧表情面孔的时长平均（547．6±126．7）ms，不同组合下交替频率没有差异，左侧 FFA 与右侧相比，对恐惧表情面孔的加工更敏感，两侧 FFA 对恐惧表情面孔的加工没有频率差异。结论SSVEP 能作为双眼竞争中优势态感知的频率标记，成功对双眼竞争下视觉感知进行客观评价，双眼竞争和 SSVEP 结合的方法可用于视觉感知神经机制的研究。
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sEMG常用时频方法及其用于分析动态肌肉疲劳时的策略
表面肌电图(surface electromyography,sEMG)是获取肌肉疲劳信息的常用手段之一[1].目前分析sEMG的常用方法主要包括时域分析(time domain)、频域分析(frequency domain)和时频分析(time-frequency analysis)等.时域分析是指分析计.EMG信号随时间变化的变量,如过零率(ZCR)、积分肌电(iEMG)、均方根振幅(RMS)等,因为sEMG信号比较微弱,易受噪声干扰,导致其时域分析的信度或效度常受质疑.
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头皮脑电图中高频振荡在癫痫性脑病伴睡眠中持续棘慢波患儿中的应用
目的:探讨头皮脑电图(electroencephalography,EEG)中高频振荡(high-frequency oscillations,HFOs)在癫痫性脑病伴睡眠中持续棘慢波(epileptic encephalopathy with continuous spike-and-wave during sleep,CSWS)患儿中的意义.方法:回顾性收集2006年1月至2016年12月在北京大学第一医院就诊的CSWS患儿21例,比较激素治疗前HFOs阳性组和HFOs阴性组以及激素冲击治疗后发作有效组和无效组间患儿的性别、特征年龄、癫痫发作频率及抗癫痫药等电临床资料,分析激素治疗前后EEG中发作间期HFOs和棘波出现情况.结果:激素治疗前,21例患儿中有12例(57％)EEG中记录到HFOs,每人平均43.17/60 s.HFOs阳性组较HFOs阴性组激素治疗前1个月负性肌阵挛/失张力/肌阵孪/不典型失神发作更频繁(P=0.004).激素治疗前,共检测到518个HFOs和22 592个棘波,441个(86％) HFOs复合于棘波,且HFOs和棘波的大波幅呈正相关性(r=0.279,P ＜0.001).激素治疗后,HFOs(P=0.002)和棘波(P =0.006)均显著减少,减少的百分比分别为91％ (473/518)和39％(8 905/22 592).13例(62％)激素治疗后3个月内无发作(有效组),另8例仍有发作或复发(无效组).激素治疗后,有效组HFOs出现率减少100％,棘波减少47％;治疗无效组HFOs出现率减少79％,棘波增加14％.结论:HFOs可在一定程度上反映癫痫发作严重程度,且对激素治疗较棘波更加敏感,与癫痫发作控制密切相关,可用于评估癫痫严重程度和治疗疗效.
关键词： 高频振荡 癫痫性脑病伴睡眠中持续棘慢波 头皮脑电图 时频分析 -
ECG信号的时频分析
ECG信号是主要的生物信号之一,它反应了心脏的活动,单用时域或频域的方法不能够很好地研究心电问题,只有利用时频方法对正常或不正常病人的ECG信号进行识别和分析.时频计算中采用了迭代的去卷积算法.这种方法用于时频分析领域,可以提高信号的分辨率.其优点是能够指示信号的非平稳行为和观测到任何瞬时现象,特别对非正常信号,其结果有利于分析心脏问题.
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小波包变换特征提取与表面肌电分类
针对表面肌电(SEMG)的非平稳特性,提出采用小波包变换方法对其进行分类.分析了特征提取方法并采用小波包变换各频段能量构造特征矢量,经过学习矢量量化神经网络训练能够有效地从伸肌和屈肌采集的两道肌电信号中识别伸拳,展拳,腕内旋,腕外旋4种运动模式,平均识别率为94.5%.与其它时频分析方法比较,该方法不仅识别率高,鲁棒性好,也为其他非平稳生理信号分析提供了新手段.
