HHT 和 MEMD 方法：脑电信号处理的秘密武器

2023-07-25 09:06:13

HHT 和 MEMD：大脑活动奥秘的解码器

揭秘大脑电活动的秘密

大脑，这个令人惊叹的器官，不断产生着复杂的脑电信号，揭示着其内部活动。然而，这些信号往往被噪声和干扰所掩盖，难以解读。这时，HHT（希尔伯特-黄变换）和MEMD（多变量经验模态分解）方法闪亮登场，为我们提供了一把解锁大脑活动的钥匙。

HHT：大脑波谱的探路者

HHT 是一种创新性的信号分解方法，它利用希尔伯特变换将脑电信号分解成一系列称为"内在模态函数"（IMF）的成分，每个 IMF 都代表一个特定的频率范围。通过分析 IMF 的特征，我们可以识别大脑活动中的不同模式，如阿尔法波、贝塔波和伽马波。这些脑波与不同的意识状态和认知功能相关，为我们提供了探索大脑奥秘的窗口。

代码示例：

import numpy as np
import pyhht.emd as emd

# 加载脑电信号
eeg_signal = np.loadtxt('eeg_signal.txt')

# 进行 HHT 分解
imfs = emd.emd(eeg_signal)

# 分析每个 IMF
for imf in imfs:
    print(imf.shape)
    print(imf.max())
    print(imf.min())

MEMD：多通道脑电信号的掌控者

MEMD 是 HHT 的多变量扩展，能够处理多通道脑电信号。这意味着它可以同时分析来自多个电极的数据，揭示不同脑区之间的关联性和同步性。通过 MEMD 的分解，我们可以深入了解大脑各区域之间的协作方式，为我们理解大脑的整体功能以及各种脑部疾病背后的机制提供重要线索。

代码示例：

import numpy as np
import pyhht.memD as memd

# 加载多通道脑电信号
eeg_signals = np.loadtxt('eeg_signals.txt')

# 进行 MEMD 分解
imfs = memd.memD(eeg_signals)

# 分析每个 IMF
for imf in imfs:
    print(imf.shape)
    print(imf.max())
    print(imf.min())