小波熵分析癫痫信号PPT

癫痫俗称的“羊角风”，是大脑神经元突发性异常放电，导致短暂的大脑功能障碍的一种慢性疾病。在临床上表现为突然、短暂的运动、感觉、意识、行为、自主神经或精神状况异常。癫痫病做为一种慢性疾病，虽然短期内对患者没有多大的影响，但是长期频繁的发作可对患者的身心、智力产生严重影响。一.癫痫的危害二.脑电信号

大脑是一个复杂的系统，脑科学的研究是目前世界上研究的重点与难点之一。目前有效可行的方法是利用脑电信号对大脑进行相关研究。脑电是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层和头皮表面表现出的电位变化，是一种复杂的非平稳随机信号，具有信号微弱，个体差异大等特点，所以如何有效地提取其中的有用信息是脑科学研究的棘手问题。近年来随着计算机技术、信号处理技术的快速发展，时频分析、非线性分析，人工神经网络等现代方法陆续运用在脑电信号分析上面。通过上述方法提取脑电信号的特征，可为某些大脑疾病提供临床上的诊断依据并进一步给予有效地治疗，具有重要的临床应用价值。常见脑电信号分析方法三.小波理论

顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性。它区别于传统的应用与频域分析的傅里叶分析。在传统的傅里叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时域信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率信息对其是非常重要的，但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要。而小波分析则克服了这一缺陷。

熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度，能量分布得越均匀，熵就越大。一个体系的能量完全均匀分布时，这个系统的熵就达到最大值。小波熵是信号能量在子空间分布无序程度的一种度量。四：实验过程

本实验引用的两组EEG数据是分别从100位癫痫患者与正常人的大脑中提取出来的脑电信号，这些脑电信号的采样频率范围为0—173Hz，提取其中0—60Hz频段的频率。根据小波包分解层数的选择原理，对EEG信号进行小波包四层分解。

实验中的电极放置位置采用国际10/20系统标准，见下图所示脑电信号小波分解小波熵计算方差分析画图，比较实验基本流程图S4,15S4,14S4,13S4,12S4,11S4,10S4,9S4,8S4,7S4,6S4,5S4,4S4,3S4,2S4,1S4,0S3，0S3，1S3，2S3，3S3，4S3，5S3，6S3，7S2，0S2，1S2，2S2，3S1，0S1，1S4层小波分解示意图原始信号d1（γ）层d2（β）层d3（α）层d4（θ）层a4（δ）层原始信号d1（γ）层d2（β）层d3（α）层d4（θ）层a4（δ）层癫痫患者脑电信号多分辨率分析结果健康受测者脑电信号多分辨率分析结果小波熵分析与方差分析1.为了试验数据的可比性，我们选择对癫痫患者在健康状态下和发病期间的脑电信号进行提取，计算出每个导联电极处脑电信号的小波熵及其平均值并画出小波熵平均值的柱状图进行分析比较。2.

分别在5个不同节律中选择若干个频率采样点，计算在此频率下的小波熵值，将其在坐标图中标注出来，这些小波熵值是分布在平均值附近的。通过比较，同样可以得出癫痫患者与正常人脑电信号的差异。3.计算癫