1 引 言

癲癇的診斷主要依靠臨床病史,，腦電圖檢查可作為一種極有價值的輔助診斷手段,。據(jù)統(tǒng)計，80％左右的癲癇病人都具有確定性的腦電異常,，而只有5～20％左右的癲癇病人腦電圖表現(xiàn)正常。尤其對臨床診斷困難的非典型癲癇發(fā)作,、各種異型癲癇和隱匿型癲癇,，腦電圖檢查的重要性更加突出，甚至起著決定性的作用[1],。

腦電(EEG)是超高斯或亞高斯信號,，通常都含有噪聲,、偽跡和串擾。通常,，腦電活動總體上被劃分成4個頻帶成分(β,，α，θ和δ等節(jié)律),，這些成分的頻率都很低(在0．5～40 Hz范圍),。而臨床分析表明癲癇患者發(fā)病時以3 Hz棘慢綜合波為多見。換句話說,，腦電中有意義的成分基本上都是低頻信號,。這意味著，我們可以通過小波分解將混迭在腦電中的高頻成分濾除后再重構(gòu),，從而濾除噪聲和偽跡,。通過研究癲癇病人的腦電信號，有助于藥物選擇,、劑量調(diào)整和藥物停用的決定,，有助于外科手術(shù)治療病例的選定，有助于癲癇和其他發(fā)作性疾病的鑒別,。

本文選用基于TI公司的TMS320C54X系列的DSP芯片開發(fā)平臺,。借助DSP快速數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點，對癲癇腦電信號進行小波變換,，然后濾除小尺度(高頻)成分,，保留大尺寸（低頻）成分，最后再對處理后的信號進行重建,。實現(xiàn)流程如圖1所示,。
 

2 離散小波變換算法

離散小波變換的一個突破性成果是S．Mallat于1989年在多分辨分析的基礎上提出的快速算法一一Mallat算法[2]。Mallat算法在小波分析中的作用相當于快速傅里葉變換(FFT)在傅里葉分析中的作用,，他標志著小波分析走上了寬闊的應用領域,。Mallat算法又稱為塔式算法，他由小波濾波器 H,，G和h,，g對信號進行分解和重構(gòu)[3]。分解算法為：
 

式中,，t為離散時間序列號,，t=1，2,，…,，N；f(t)為原始信號,；j為層數(shù)或小波尺度,，j=1,，2，…,，J,，J=log2N；H,，G

為時域中的小波分解濾波器,，實際上是濾波器系數(shù)；Aj為信號f(t)在第j層的逼近部分(即低頻成分)的小波系數(shù),；Dj為信號f(t)在第j層的細節(jié)部分(即高頻部分)的小波系數(shù),。

式 (1)的含義是：假定所檢測的離散信號f(t)為A。信號,，信號f(t)在第2j尺度(第j層)的近似部分,，即低頻部分的小波系數(shù)Aj是通過第2j-1尺度(第j-1層)的逼近部分的小波系數(shù)Aj-1與濾波器H卷積，然后將卷積的結(jié)果隔點采樣得到的,；而信號f(t)在第2j尺度(第j層)的細節(jié)部分,，即高頻部分的小波系數(shù)Dj是通過第2j-1尺度(第j-1層)的逼似部分的小波系數(shù)與分解濾波器G卷積，然后將卷積的結(jié)果隔點采樣得到的,。

通過式(1)的分解,，在每一尺度2j上(或第j層上)信號f(t)被分解為近似部分的小波系數(shù)Aj(在低頻子帶上)和細節(jié)部分的小波系數(shù)D，(在高頻子帶上),。

重構(gòu)算法為：

式中,，j為分解的層數(shù)，若分解的最高層即分解的深度為J,，則j=J-1,，J-2，…,，1,，0；h,，g為時域中的小波重構(gòu)濾波器,，實際上是濾波器系數(shù)。

式 (2)的含義是：信號f(t)在第2j尺度(第j層)的近似部分的小波系數(shù),，即低頻部分的小波系數(shù)Aj是通過第2j+1尺度(第j+1層)的逼近部分的小波系數(shù)Aj+1隔點插零后與重構(gòu)濾波器h卷積以及第2j+1尺度(第j+1層)的細節(jié)部分的小波系數(shù)Dj+1隔點插零后與重構(gòu)濾波器g卷積,，然后求和得到的。不斷重復這一過程,，直到第2°尺度,，得到重構(gòu)信號。

3 小波變換的DSP實現(xiàn)

3．1 腦電信號在CCS 2．2上的輸入與輸出

CCS 2．2(Code Composer Studio)是由TI公司推出的一種針對標準TMS320調(diào)試接口的集成開發(fā)環(huán)境(IDE)，利用CCS集成開發(fā)環(huán)境,，用戶可以完成工程定義、程序編輯,、編譯鏈接,、調(diào)試和數(shù)據(jù)分析等工作環(huán)節(jié)[4]。我們把十進制的浮點數(shù)用兩個十六進制數(shù)進行表示,，采用C語言實現(xiàn),。
 

再利用CCS中的File->Load Data將十六進制的數(shù)據(jù)導入到DSP的相應內(nèi)存中去。

反過來,，DSP處理之后的數(shù)據(jù)利用CCS的數(shù)據(jù)導出File->Save以文本文件形式保存,，再用C語言進行數(shù)據(jù)逆轉(zhuǎn)化，把兩個十六進制數(shù)進行轉(zhuǎn)化成十進制的浮點數(shù),。

其中的result數(shù)組就是十進制的浮點型,，origin數(shù)組就是十六進制的浮點型。

3．2 核心匯編程序介紹

以下是以16位定點乘法實現(xiàn)32位浮點乘法的部分匯編程序：
 

3．3 實驗結(jié)果與分析

　　圖2(a)為待處理腦電信號,，經(jīng)小波分解后(b)～(f)依次為各級逼近波形圖,，(g)～(k)則依次為對應的細節(jié)波形圖。濾掉j=3的細節(jié)波形即圖2(i),，再進行小波重構(gòu)后得到圖2(1),，從中發(fā)現(xiàn)，原圖2(a)和重構(gòu)后的圖2(1)幾乎看不出明顯差別,。

　　4 結(jié) 語

　　利用小波變換的Mallat算法對癲癇患者的腦電信號進行小波分解,，保留腦電的源信號信息，將高頻噪聲濾除,，利于進一步分析[5],。本文利用了DSP快速數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點，采用性價比高的定點型TMS320C54x DSP進行浮點數(shù)據(jù)處理,，結(jié)果表明,，處理方法可行，效果明顯,，文中介紹的方法具有一定的理論和實際應用價值,。