神经信息学论文格式:脑电信号时频图与特征指标表设计

神经信息学论文聚焦脑电信号研究，重点探讨脑电信号时频图与特征指标表的设计，时频图能直观呈现脑电信号在不同时间和频率上的能量分布，帮助研究者洞察信号的动态变化，特征指标表则用于系统整理和展示从脑电信号中提取的关键特征指标，为后续分析提供数据支撑，二者结合，有助于更全面、深入地解析脑电信号，为神经科学研究提供有力工具 。

脑电信号时频图与特征指标表设计在神经信息学中的应用研究

本文聚焦脑电信号时频图与特征指标表设计，阐述其神经信息学意义，通过时频分析技术生成时频图，结合时域、频域等特征指标构建表格，为脑电信号分析提供可视化与量化工具，助力神经疾病诊断、脑机接口开发及认知研究。

脑电信号；时频图；特征指标表；神经信息学

脑电信号作为大脑神经元电活动的直接反映，蕴含着丰富的神经信息，在神经信息学领域，准确解析脑电信号对于理解大脑功能机制、诊断神经疾病以及开发脑机接口技术具有至关重要的意义，时频图能够直观展示脑电信号随时间变化的频率特征，而特征指标表则通过量化关键参数为信号分析提供精确依据，二者结合为神经信息学研究提供了强大的工具,有助于深入挖掘脑电信号中的潜在信息。

脑电信号时频图设计

（一）时频分析技术选择

时频分析是将一维时域信号转换为二维时频域表示的关键技术，能够同时揭示信号的时间和频率信息，在脑电信号分析中，常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）等。

STFT基于滑动窗口思想，将非平稳信号分割为多个短数据段，对每个数据段进行傅里叶变换，从而得到信号在时频域上的功率分布，其优点在于计算简单、易于实现，但时间分辨率和频率分辨率之间存在折中问题，当选择较大的分析窗口时，频率分辨率较高，但时间分辨率较低，可能无法准确捕捉信号的快速变化；反之，选择较小的分析窗口时，时间分辨率提高,但频率分辨率降低。

CWT则通过将信号与不同尺度的小波基函数进行卷积，实现信号在时频域的多尺度分析，与STFT相比，CWT具有更好的时频局部化特性，能够自适应地调整时间分辨率和频率分辨率，更适用于分析非平稳的脑电信号，在检测脑电信号中的瞬态事件时,CWT可以更准确地定位事件发生的时间和频率范围。

（二）时频图生成步骤

以Python语言为例,使用Matplotlib和SciPy库生成脑电信号时频图的步骤如下：

1. 数据加载与预处理：从CSV文件或其他数据存储格式中读取脑电信号数据，并进行必要的预处理，如去趋势、滤波等，去趋势操作可以移除信号中的超低频成分，避免其对频谱估计产生干扰；滤波操作则可以去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   from scipy import signal

读取脑电信号数据

data = pd.read_csv('eeg_data.csv') eeg_signal = data['EEG'].values

去趋势处理

eeg_signal = signal.detrend(eeg_signal)

滤波处理（例如带通滤波，保留0.5 - 50Hz的信号）

low_cutoff = 0.5 high_cutoff = 50 b, a = signal.butter(4, [low_cutoff, high_cutoff], btype='band') eeg_signal = signal.filtfilt(b, a, eeg_signal)

**时频分析**：选择合适的时频分析方法，如STFT或CWT，对预处理后的脑电信号进行分析。
```python
# 短时傅里叶变换（STFT）
fs = 250  # 采样频率
nperseg = 256  # 每个段的样本数
f, t, Zxx = signal.stft(eeg_signal, fs=fs, nperseg=nperseg)
# 连续小波变换（CWT）
scales = np.arange(1, 128)
coefs, freqs = pywt.cwt(eeg_signal, scales, 'morl', sampling_period=1/fs)

3. 时频图绘制：使用Matplotlib库将时频分析结果绘制为时频图。

   # STFT时频图绘制
   plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), shading='gouraud')
   plt.ylabel('Frequency [Hz]')
   plt.xlabel('Time [sec]')'STFT of EEG Signal')
   plt.colorbar(label='Intensity')
   plt.show()

CWT时频图绘制（假设已导入pywt库）

plt.imshow(np.abs(coefs), extent=[0, len(eeg_signal)/fs, 1, 128], cmap='PRGn', aspect='auto', vmax=abs(coefs).max(), vmin=-abs(coefs).max()) plt.ylabel('Scale') plt.xlabel('Time [sec]')'CWT of EEG Signal') plt.colorbar(label='Magnitude') plt.show()

### （三）时频图在神经信息学中的应用案例
在癫痫诊断中，时频图可以清晰地显示癫痫发作期间脑电信号的异常频率变化，在癫痫发作时，时频图中会出现高幅度的频率成分，通常集中在特定的频段，如γ频段（30 - 100Hz），通过分析时频图的特征，医生可以准确判断癫痫发作的类型和起始时间，为治疗提供重要依据。
在脑机接口研究中，时频图有助于识别与特定运动想象任务相关的脑电信号模式，当受试者进行左手运动想象时，对侧大脑皮层（右侧）的μ节律（8 - 12Hz）强度会减小，而在同侧大脑皮层（左侧）的μ节律强度可能会增加，时频图可以直观地展示这种频率变化，从而为脑机接口系统提供准确的控制信号。
## 三、脑电信号特征指标表设计
### （一）特征指标分类
脑电信号特征指标可以从时域、频域、时频域和空间域等多个维度进行分类。
1. **时域特征**：
    - **均值**：反映信号的直流偏移，计算公式为$\bar{x} = \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{N}x_i$，x_i$为信号在时刻$i$的幅值，$N$为信号的样本数，均值可以用于判断信号的整体电平水平，例如在静息状态下，脑电信号的均值通常接近零。
    - **标准差**：衡量信号围绕均值的离散程度，计算公式为$\sigma=\sqrt{\frac{1}{N - 1}\sum_{i = 1}^{N}(x_i-\bar{x})^2}$，标准差越大，说明信号的波动越剧烈，可能反映了大脑活动的活跃程度。
    - **峰值幅度和潜伏期**：在事件相关电位（ERP）分析中，峰值幅度是指特定时间窗内的最大偏转值，用于量化如P300、N170等认知成分的强度；峰值潜伏期是指从刺激开始到峰值出现的时间，反映了大脑对刺激的处理速度。
2. **频域特征**：
    - **功率谱密度（PSD）**：描述信号功率在不同频率上的分布，常用的计算方法有快速傅里叶变换（FFT）、Welch方法等，Welch方法通过将信号分割为多个重叠的数据段，对每个数据段进行FFT并计算周期图，然后取平均值得到最终的功率谱估计，可以有效降低方差。
    - **相对功率**：特定频带功率占总功率的比例，计算公式为$RP_{band}=\frac{P_{band}}{\sum P_{all}}$，P_{band}$为特定频带的功率，$\sum P_{all}$为总功率，相对功率可以消除个体差异，便于组间比较，例如在研究不同年龄段人群的脑电特征时，相对功率可以更准确地反映频带功率的变化。
3. **时频域特征**：
    - **事件相关谱扰动（ERSP）**：表示与基线相比的频谱功率变化，常用的归一化方式有百分比变化、分贝变化和Z分数标准化，ERSP可以反映大脑在特定事件下的频率同步化或去同步化现象，例如在执行认知任务时，某些频段的脑电信号可能会出现功率增加（同步化，ERS）或功率下降（去同步化，ERD）。
    - **试次间相干性（ITC）**：评估相位的一致性，反映刺激锁定程度，计算公式为$ITC(f,t)=\left|\frac{1}{N}\sum_{k = 1}^{N}e^{i\phi_k(f,t)}\right|$，\phi_k(f,t)$为第$k$个试次在频率$f