基于DSP Builder的脑电信号小波处理

水线方式工作的。二次捕值模块由DSP Builder的上采样模块实现。

　　4 仿真与设计

　　选定一组原始数据[1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11…]，同时作为输入信号，利用图1生成的HDL文件，在Quartus II环境下时序仿真，图3为一级小波分解时序仿真波形。利用图2生成的HDL文件，同时把图3低频高频的输出结果作为重构输入数据，进行一级小波重构仿真，仿真波形如图4所示。由图3、图4可以看出，重建后波形除有延迟外，其重建波形无失真，并能完美重构原信号，即输入、输出满足q(n)=xin(n- k)。

　　利用小波变换的多尺度分解和重构方法滤除信号的某些成分(高频或低频)，采用DB2小波对脑电信号进行四级小波包分解，按照小波包分解原理，级联一级分解模块，每经一次分解输入的一串数据降为原来的一半．采用分频模块控制各级时钟信号，分频模块由VHDL语言编写生成．同步输出3个时钟信号，以此作为后三级分解的时钟输入信号。然后对分解后的输出信号进行四级小波包重构，按同样方式处理，级联一级重构模块，每重构一次输出数据都增为原来的2倍。尝试采用锁相环控制各级时钟信号，锁相环由Quartus II自带的功能模块实现，同时输出3个倍频时钟信号，作为后i级重构部分的输入时钟信号。

　　5 结论

　　利用信号的小波包分解高分辨率的时频关系．在滤波部分选取因果滤波器对脑电信号进行实时滤波。在DSP Builder平台上，结合Mallat算法和模块化设计原则，设计出基于FPGA的流水线结构小波变换系统，这种自上而下的高度模块化设计方法使得系统的升级改动相当方便，将这种基于FPGA的小波变换系统设计应用于脑电信号的实时滤波，是今后的研究方向。