希爾伯特黃轉換應用在時頻空間分析法處理單筆腦電波訊號

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題名:	希爾伯特黃轉換應用在時頻空間分析法處理單筆腦電波訊號
作者:	葉榮木;蔡俊明;石曜嘉
貢獻者:	臺北市立教育大學資訊科學系
關鍵詞:	腦電波;大腦人機介面;獨立成份分析法;希爾伯特黃轉換;時頻分析法;經驗模態分解;時頻空間分析法;單筆資料分析
日期:	2009
上傳時間:	2017-07-25 09:58:08 (UTC+8)
摘要:	大腦人機介面為近幾年來很活躍的的研究領域，然而腦電波包含著許多雜訊，並且具有非線性、非穩態等特性，所以腦電波的「特徵擷取」和「分類」為世界各國相關研究團隊共同努力的方向。本研究針對「特徵擷取」提供一套單筆腦電波分析法，可應用於大腦人機介面。此方法同時結合了獨立成份分析法和希爾伯特黃轉換來分析腦電波訊號。整個分析方法可以分為兩個階段：第一階段是利用獨立成份分析法的盲源分離特性把腦電波紀錄分解成具有時間、空間特性的成分；第二階段是利用一種時頻分析法，希爾伯特黃轉換將第一個階段所得到的成分做時頻分析。其中希爾伯特黃轉換的前半段架構被稱為經驗模態分解法，在本論文中用於訊號重建以及雜訊去除。當腦電波經過前面兩個階段的處理後，將可以同時保留腦電波的時間、頻率、空間特徵。另外，本研究同時比較三種時頻分析法在處理腦電波訊號上的表現，分別為希爾伯特黃轉換、短時距傅立葉轉換、莫雷轉換。實驗結果為希爾伯特黃轉換在頻譜圖上不論高頻和低頻皆有較佳的解析度。
顯示於類別:	[資訊科學系] 會議論文

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