基于压缩感知的脑电数据压缩采样

简介：
本研究探讨了在保持信号质量的前提下，利用压缩感知理论对脑电信号进行高效采集与压缩的新方法。通过优化采样过程，显著减少了数据量，为实时传输和存储提供了可能。 压缩感知在脑电信号中的应用研究显示，在医学实践中进行长时间、多通道的脑电图测量会产生大量数据，如何有效处理这些数据是一个亟待解决的问题。近年来出现的压缩感知理论为这一问题提供了新的解决方案。 本段落首先介绍了EEG信号的基本知识和压缩感知的相关理论框架。接下来的研究集中在基于压缩感知理论对单通道EEG信号进行压缩采样上。具体来说，在脑电信号的最佳稀疏分解方面，实验对比了多种原子生成函数的效果（如高斯函数、高斯小波函数以及墨西哥草帽函数），结果显示这些方法能有效实现EEG信号的稀疏表示。 在测量矩阵的选择环节中，研究比较了几种常用矩阵对重构误差的影响，包括但不限于高斯随机矩阵和托普利兹矩阵。通过选择合适的测量矩阵并对其应用以观测稀疏分解系数向量，从而得到压缩采样值，并利用正交匹配追踪算法恢复出原始信号的系数向量，最终完成EEG信号的重建。 在此基础上，在单通道EEG信号处理的基础上进一步提出了一种多通道联合压缩采样的方法。这种方法通过减少所需原子的数量和观测次数，实现了更高效的脑电信号数据压缩。