【摘 要】
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脑电信号含有大量的人体生理和病理信息,广泛应用于神经科学研究、生理反馈治疗等领域,尤其是在脑部疾病的诊断方面具有不可或缺的作用。采用便携式设备进行脑电信号的远程监测,具有持续时间长,便利灵活的特点,成为目前监测技术发展的趋势。随着监测时间和通道数量的增加,信号数据量会大幅增长,而便携式设备存储容量和传输带宽有限。因此对多通道脑电信号进行压缩,降低存储资源需求,减少所需传输带宽和功耗,具有非常重要的
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脑电信号含有大量的人体生理和病理信息,广泛应用于神经科学研究、生理反馈治疗等领域,尤其是在脑部疾病的诊断方面具有不可或缺的作用。采用便携式设备进行脑电信号的远程监测,具有持续时间长,便利灵活的特点,成为目前监测技术发展的趋势。随着监测时间和通道数量的增加,信号数据量会大幅增长,而便携式设备存储容量和传输带宽有限。因此对多通道脑电信号进行压缩,降低存储资源需求,减少所需传输带宽和功耗,具有非常重要的意义。压缩感知理论通过测量矩阵把高维信号转变为低维观测信号,实现信号的压缩,这种压缩方法计算复杂度低,适合于便携式监测设备。但是如果把多通道脑电信号的特性纳入考量,则可以进一步改善压缩性能。本论文基于压缩感知、随机信号理论和脑电信号特性,开展了多通道脑电信号的压缩研究,主要研究内容包括:(1)介绍了压缩感知理论和数学模型,在此基础上,采用常用的随机测量矩阵,对标准脑电数据库样本进行重构仿真,根据重构误差和矩阵特性,选择最优测量矩阵。(2)以离散余弦基作为稀疏基,对比三种重构算法的均方误差,选择误差最小的重构算法。(3)在脑电信号压缩感知框架基础上,设计了一种多通道去相关算法,降低脑电信号各通道间的相关性。把多通道去相关算法与压缩感知和霍夫曼编码结合,构建了一种新的压缩重构框架,进一步提升多通道脑电信号数据压缩率。在MATLAB中对整体压缩重构框架算法进行编码实现,仿真结果表明,相比未去相关的压缩感知方案,平均压缩率提升约为9.12%。(4)从幅值和运算时间角度探讨通道数量和信号长度对多通道去相关算法的性能影响,以及每次输入数据块大小对霍夫曼编码的性能影响。讨论了继续优化的可行性,提出两处去相关和多通道重构算法优化的思路,对算法进行进一步完善。
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