基于小波变换的EEG脑电波特征提取与分析系统

资 源 简 介

本项目是针对EEG仪器采集的生物电信号所开发的MATLAB专业分析平台。系统的核心任务是对高度随机且不平稳的脑电波进行精细化处理与量化分析。利用离散小波变换的多分辨率分析特性，程序可以将原始信号分解至多个尺度，有效分离出代表不同生理状态的Delta、Theta、Alpha和Beta等特征波形。实现流程包括信号的预处理、多级小波分解、高频噪声剔除以及特定频段的信号重构。该系统不仅能可视化展现脑电信号在时频域的动态演变，还能自动计算各频段的能量谱密度和统计特征，为神经科学研究、临床辅助诊断以及脑机接口算法开发

详 情 说 明

基于小波变换的EEG脑电波分析与特征建模系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的专业脑电信号（EEG）处理系统，旨在解决生理电信号中普遍存在的非平稳性与高度随机性问题。系统采用离散小波变换（DWT）作为核心技术，实现对复杂脑电信号的多分辨率分解与精细化量化分析。通过对原始信号进行层层剥离，系统能够准确锁定并提取出具有特定生理意义的脑电节律（Delta、Theta、Alpha、Beta），并在此基础上构建多维特征矩阵，为神经科学研究、临床辅助诊断以及脑机接口（BCI）算法提供高精度的特征输入。

功能特性

1. 信号成分仿真与建模：系统集成了脑电信号仿真模块，能够模拟生成包含Delta（1-4Hz）、Theta（4-8Hz）、Alpha（8-13Hz）和Beta（13-30Hz）四种生理节律的复合信号，并叠加高斯白噪声以模拟真实的电极采集环境。

1. 多尺度离散小波分解：利用Daubechies（db4）小波基函数，对信号进行6级多尺度分解，将时域信号投影至小波域，实现频率成分与分解层级的精准对应。

1. 自适应小波去噪：内置鲁棒噪声估计调节器，采用固定阈值（Universal threshold）法结合软阈值处理技术，在保留有效生理特征的前提下，自动剔除高频随机噪声。

1. 生理节律重构提取：基于采样定理与小波频率映射关系，系统能够从分解系数中精准重构出Beta（16-32Hz）、Alpha（8-16Hz）、Theta（4-8Hz）以及Delta（0-4Hz，含近似分量）四个核心生理波形。

1. 多维特征工程：系统不仅限于波形提取，还能自动计算各频段的能量、能量占比、近似香农熵以及描述性的统计学特征（均值、标准差、偏度），形成综合特征向量库。

1. 全方位可视化展示：系统生成包含原始/去噪对比图、小波系数分布图、四类节律波形图、能量占比饼图以及能量-熵对比柱状图的综合分析报表。

系统逻辑与分析细节

1. 核心算法流程：

* 离散小波分解：通过 wavedec 函数将256Hz采样率的信号分解为6层。根据Nyquist定律，每一层分解都会将频带减半，从而使不同层级的细节系数（D1-D6）对应不同的生理频段。 * 去噪逻辑：利用第一层细节系数的中值计算噪声标准差（sigma），结合信号长度生成全局阈值，对各层细节系数进行平滑处理，最后通过 waverec 重构为纯净信号。 * 重构映射： - D3 对应 Beta 节律（16-32Hz） - D4 对应 Alpha 节律（8-16Hz） - D5 对应 Theta 节律（4-8Hz） - D6 联合 A6 对应 Delta 节律（0-4Hz）

1. 特征建模体系：

* 能量分析：计算各分量信号的平方和，并导出能量占总能量的百分比，用于评估当前大脑的活跃平衡态。 * 复杂度建模：引入信息熵计算，量化各频段信号的混乱度或复杂度，这是区分病理性脑电与正常生理态的重要指标。 * 统计特征：通过对重构信号的均值、标准差和偏度分析，刻画波形的时域形态分布。

使用方法

1. 环境准备：将系统所有代码部署于 MATLAB 软件中。
2. 执行分析：在命令行窗口运行主函数。系统将自动执行以下操作：

- 生成模拟的四频段脑电实验数据。 - 启动小波分解流水线，进行信号去噪。 - 自动提取 Delta 到 Beta 的四种节律。 - 屏幕自动弹出图像窗口，多维度展示时频特征。

1. 数据产出：系统会在命令行窗口实时输出《EEG特征提取报告》，包含各频段的能量占比、信息熵及统计特征，便于用户记录或二次开发。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2023b 或更高版本。
• 工具箱依赖：Wavelet Toolbox（小波工具箱），用于执行 wavedec、waverec 和 wrcoef 等核心运算。
• 计算资源：标准 PC 硬件即可满足实时处理 256Hz 采样频率下的脑电数据分析需求。