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《厦门大学》 2017年
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生物医学信号的时变频率与统计特性分析研究

陈品男  
【摘要】:生物医学信号由于其产生机理复杂,一般具有信号弱、噪声大、随机性强等特点,所以处理起来十分困难。由此衍生出的算法也是具有多样性。本文回顾了几种经典且常用处理生物医学信号的方法,其中涵盖了基于时域、频域以及时变频率特性的分析方法。结合实际应用,重点介绍了时域分析中的带阻滤波器和自相关函数;频域分析中的功率谱密度;时变频率特性分析中的短时傅里叶变换、小波分析、Wigner-Ville分布、匹配追踪以及集成经验模态分解等。同时还提出了一种新颖的分析信号方法一一时变统计特性分析。时变统计特性分析方法适用于处理非平稳的生物医学信号,能够有效地获取信号局部的统计特征,帮助我们从另一个维度重新认识信号,提取信号携带的有用信息。在时变频率特性的分析研究中,我们结合经典的集成经验模态分解,基于先验知识对其几个重要参数进行了优化。并将此方法应用到小鼠脑电信号处理中,解决了小鼠脑电信号几个重要波段的分解和有效成分的重建,研究重建成分与呼吸信号的相关关系。在本次实验中,局部场电位信号(Local Field Potential,LFP)的有效分解对于分析神经活动是非常必要的。我们首先通过IIR陷波器消除原始信号的电源频率干扰。其次通过集成经验模态分解方法将LFP信号分解成低频、Delta波段、Theta波段、Beta波段、Gamma波段、Ripple波段和高频分量。接着基于先验知识重建Delta波段,并计算重建的Delta波和呼吸信号自相关函数,然后分别通过傅里叶变换估计出两者相对应的功率谱密度。最后的分析结果表明对于清醒状态下的小鼠,Delta波与呼吸信号的主瓣峰值位置具有一致性。同时也验证了基于先验知识的集成经验模态分解方法的有效性。在时变统计特性的分析研究中,我们建立了时变统计模型并结合几个传统统计量计算了时变统计特征,并将其应用于几个典型的生物医学信号说明问题。时变统计特性作为一个全新的分析方法,关注的是非平稳信号随时间变化的统计量,从而提取有效的局部时变统计特征。在帕金森语音信号处理应用中,检测和评估发音障碍对诊断帕金森疾病是十分必要的。我们首先通过时变统计的方法计算特征TSF。其次研究原始的21个语音参数和特征TSF之间频率变化的线性相关性。通过线性判别分析的方法来组合高度相关的声音参数。接着基于通过Parzen窗的方法估计出特征的概率密度函数,我们提出了一个类间概率风险(Inter-Class Probability Risk,ICPR)的方法。该方法可作为特征选择的衡量标准,通过计算ICPR,选择最小的ICPR值作为特征组合。最后应用三个分类器(广义逻辑斯蒂回归、支持向量机和集成Bagging算法)对选择出的特征组合进行分类,进而将得到的实验结果与MKLD的特征选择方法进行比较。实验结果表明这三种分类器基于ICPR的分类结果都要好于基于MKLD的结果。支持向量机对于判别正常的语言信号比较有优势(特异性为0.8542)。基于ICPR分类结果中,Bagging集成算法的准确度最高90.77%(灵敏度为0.9796,受试者曲线下的面积为0.9558)。分类结果表明特征选择和模式分类算法对于检测和测量病态声音信号的有效性。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R318.04;TN911.7

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