基于小波信息熵的腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)是當(dāng)聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)受到特定聲音刺激后表現(xiàn)在頭頂與乳突之間約10ms的一系列電位變化，具有低幅值、低信噪比的特點(diǎn)，目前廣泛應(yīng)用于聽(tīng)力檢測(cè)與篩選等臨床實(shí)踐中。針對(duì)腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)的提取算法，臨床上主要應(yīng)用了疊加平均法，但存在因刺激次數(shù)過(guò)多而引起受試者疲勞反應(yīng)的缺點(diǎn)，對(duì)此本文研究了腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)的單次動(dòng)態(tài)提取算法，并根據(jù)提取算法與信號(hào)特性設(shè)計(jì)一款高性?xún)r(jià)比的腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。
　　對(duì)比臨床上應(yīng)用廣泛的疊

2、加平均算法和小波分析算法提取腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)的優(yōu)缺點(diǎn)，研究了基于小波信息熵的腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位提取算法。小波信息熵法保持了小波分析的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)結(jié)合信息熵理論，利用腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)和背景噪聲在小波域的不同統(tǒng)計(jì)特性，通過(guò)閾值去噪算法盡可能多地去除背景噪聲分量，保留有用信號(hào)分量，其中相較于傳統(tǒng)小波分析方法小波信息熵引進(jìn)加權(quán)因子改進(jìn)了閾值函數(shù)，并根據(jù)小波信息熵確定加權(quán)因子，以獲得更好的去噪效果。為了證實(shí)小波信息熵提取腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)理