张嘉麟

◆摘  要：睡眠是一个非常重要的生活过程，但到目前为止，人们对它知之甚少。本文基于 Matlab 仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以 α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。

◆关键词：脑电信号;小波变换;去噪重构;频谱分析;样本熵

脑电信号EEG（Electroencephalograph） 是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，在脑认知科学研究领域都是十分重要的。消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的腦电信号，利用小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。

1脑电信号分析

根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同。

睡眠过程中，不同的睡眠阶段会有不同的脑电节律波产生，睡眠脑电特征波形包括K复合波（0.5～2Hz）、d波（2～4Hz）、θ波（4～8Hz）、α波（8～12Hz）、纺锤波（12～14Hz）、β波（14～30Hz）。在不同的睡眠阶段所含各种特征波的比例也有所差别。

本文使用的脑电数据是使用脑电采集系统采集获得的。脑电采集使用的是16通道，采样频率为256Hz，文件中存储的数据的形式为数据点数×通道数。实验中选取了第14通道的前8000个数据点作为样本进行分析。由于采样时间是 256Hz，所以这段信号的持续时间大约是32秒。……