腦電信號(hào)(EEG)屬于神經(jīng)生物電信號(hào)，是腦神經(jīng)細(xì)胞的電生理活動(dòng)在大腦皮層的反映，通過腦電圖儀放大記錄成曲線圖(即腦電圖EEG)[1]。腦電信號(hào)隱藏著人類生理、心理以及病理等信息，對(duì)診斷大腦疾病非常重要。結(jié)合病者的癥狀、體征以及其他檢查，能綜合分析如癲癇、腦外傷、腦腫瘤等疾病。

　腦電信號(hào)有2個(gè)特點(diǎn)：(1)信號(hào)非常微弱，屬于弱生理信號(hào)，量值為微伏級(jí)， 幅值0.1~100 μV，頻帶范圍在0.5~3 000 Hz之間,能量主要分布集中在0.05~30 Hz之間，易受到非神經(jīng)源噪聲和神經(jīng)源噪聲的干擾。(2)腦電信號(hào)是非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),從信號(hào)本身難以發(fā)現(xiàn)和分析隱藏病癥?？陀^的干擾還包括眼動(dòng)等生理引起的眼電干擾、肌電干擾、儀器高頻電磁噪聲干擾和環(huán)境工頻干擾等，造成腦電圖的偽跡或偽差，給臨床識(shí)別造成困難，因此準(zhǔn)確診斷必須在采集和分析EEG數(shù)據(jù)時(shí)消除偽差。
    參考文獻(xiàn)[2]引入自適應(yīng)自回歸模型并結(jié)合最小均方差(LMS)進(jìn)行腦電信號(hào)特征分析提取。參考文獻(xiàn)[3]利用雙譜分析腦電信號(hào)，利用高階譜能有效辨別疾病和睡眠監(jiān)護(hù)等。參考文獻(xiàn)[4]采用一種動(dòng)力學(xué)模型模擬EEG的參數(shù)，運(yùn)用混沌分析法獲取特征。參考文獻(xiàn)[5-6]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN對(duì)EEG的棘波和尖波進(jìn)行預(yù)處理。參考文獻(xiàn)[7-8]對(duì)EEG采用小波變換，獲取良好的局部化信息。其他還有獨(dú)立分量分析(ICA)分布、向量機(jī)和稀疏逼近等方法[9-10]。EEG信號(hào)是典型的復(fù)雜非平穩(wěn)信號(hào)，需要分析瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)能量的值，瞬時(shí)能量可以從信號(hào)包絡(luò)的瞬時(shí)幅值得到。HHT分析非穩(wěn)態(tài)資料方法獨(dú)特，基于信號(hào)的局部時(shí)間尺度進(jìn)行信號(hào)分解，相對(duì)于其他信號(hào)處理方法的最大優(yōu)勢(shì)在于自適應(yīng)性，很適合對(duì)高噪聲背景下的非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的分析。本文在介紹HHT原理及其方法的基礎(chǔ)上，應(yīng)用改進(jìn)型的HHT進(jìn)行EEG信號(hào)去噪處理研究。
1 算法分析
　    對(duì)于任意的信號(hào)序列，其Hilbert變換Y(t)定義為：
 

    眼部生理活動(dòng)對(duì)EEG信號(hào)有一定的影響，當(dāng)眨眼或者眼球運(yùn)動(dòng)時(shí),會(huì)產(chǎn)生較大的電位變化,形成眼電圖       EOG(Electrooculography)，EOG偽跡會(huì)影響頭皮各區(qū)采集的EEG信號(hào)，對(duì)大腦前通道影響最為顯著，形成眼電偽跡。圖1、圖2、圖3分別為睜眼、閉眼、睡眠所對(duì)應(yīng)的時(shí)頻分析圖。

    影響腦電圖對(duì)大腦疾病(如癲癇)診斷的因素很多，除了個(gè)體差異外，客觀存在工頻和外界噪聲干擾，噪聲直接影響腦電圖的形成，造成的偽跡可能會(huì)誤診或者延誤確診的時(shí)間，因此對(duì)腦電圖的數(shù)據(jù)有較高的精度要求。采用改進(jìn)型HHT, 信噪比SNR=-3 dB，采樣點(diǎn)數(shù)256,仿真中頻率分辨率擴(kuò)大3倍，隨機(jī)噪聲信號(hào)由于其統(tǒng)計(jì)特性，任一時(shí)間點(diǎn)上的帶寬相同，能量均勻分布。圖4所示為如果信號(hào)含有白噪聲，其瞬時(shí)頻率的分布。經(jīng)數(shù)據(jù)平滑處理后仍得到相近似的分布情況如圖5所示，由此可以識(shí)別腦電信號(hào)?？梢娫诟咴肼暠尘跋旅總€(gè)IMF分量的時(shí)頻分布與原始信號(hào)的時(shí)頻分布沒有必然聯(lián)系，只有綜合每一個(gè)IMF的時(shí)頻分布特征才可以大致得到非平穩(wěn)信號(hào)在整個(gè)時(shí)頻域內(nèi)的分布情況。信號(hào)經(jīng)EMD分解后各IMF分量的時(shí)頻分布如圖6所示。
    在信噪比-10~+5之間，對(duì)腦電信號(hào)分別應(yīng)用小波變換、匹配低通濾波設(shè)計(jì)和改進(jìn)HHT進(jìn)行去噪處理，得到不同信噪比背景下的均方誤差(MSE)，如圖7所示。結(jié)果表明，匹配低通濾波有時(shí)會(huì)把有用信號(hào)擾亂成噪聲，抗噪性能比較差，均方誤差較大。基于4層基的小波變換濾波去噪特性較好，不同的小波基特性固定，選擇合理的小波基比較復(fù)雜，而且不能有效逼近局部信號(hào)。基于IEMMD的改進(jìn)型HHT變換，去噪效果明顯，MSE相對(duì)較小，特征更加明顯。

    腦電信號(hào)去噪是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。HHT變換分析處理腦電信號(hào)時(shí)，能很好地交叉項(xiàng)的干擾和相鄰頻率的干擾，對(duì)生理活動(dòng)的擾動(dòng)也有很好的抑制作用。與小波分析和低通濾波等降噪方法相比，HHT有較好的靈活性，這些對(duì)于神經(jīng)系統(tǒng)的癲癇、出血性腦損等疾病的診斷起著積極的作用。HHT中核心的EMD是一種基于經(jīng)驗(yàn)的模式分解，局部均值和算法評(píng)價(jià)有待完善，而改進(jìn)后的HHT算法能有效去除腦電信號(hào)的噪聲部分,從而使腦電信號(hào)特征更加明顯。
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