专利类型:发明专利
语 言:中文
申 请 号:CN201610841417.X
申 请 日:20160922
申 请 人:小菜儿成都信息科技有限公司重庆大学
申请人地址:610015 四川省成都市高新区世纪城南路599号天府软件园D区6栋505号
公 开 日:20170104
公 开 号:CN106264521A
代 理 人:温利平
代理机构:成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220
摘 要:本发明公开了一种多通道脑电信号中下颌干扰的自动去除方法,在采集脑电信号的同时,用两导辅助电极记录出下颌动作标记信号,并将下颌动作标记信号与设备采集到的多通道脑电信号经过fastICA算法分析出的各个独立成分相比较,并进行相关性分析计算,从而自动识别出包含下颌动作信号干扰的独立源,再去除该独立源中的下颌干扰信号,最后还原出多通道脑电信号,进而得到了相对污染较少的脑电信号,且波形也更为稳定。
主 权 项:多通道脑电信号中下颌干扰的自动去除方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、信号采集采集多通道脑电信号X,并用两导辅助电极采集出下颌动作的标记信号Jaw_clench;(2)、信号预处理对多通道脑电信号进行中心化和白化处理;中心化处理:X=X?E{X},其中,X是一个M列N行的矩阵,E{X}为每一列的均值;白化处理:Z=W*X,其中,W为白化矩阵,Z为白化处理后矩阵;(3)、分离出独立成分将白化处理后的矩阵Z作为fastICA算法的输入参数,其fastICA算法输出为独立源成分矩阵D、混合矩阵A以及解混矩阵W,其中,独立源成分矩阵D的每一列为独立成分;(4)、确定含有下颌噪声的独立源,并进行去噪(4.1)、根据步骤(1)中采集的标记信号Jaw_clench和分离出的每个独立成分作图,得到Jaw_clench图和各个独立源成分图;将Jaw_clench图和各个独立源成分图分别进行对比,观测在采集标记信号Jaw_clench的对应时段内各个独立源成分图的波波形;如果在对应的多个时段内没有检测到明显波动的独立源,则初步判断该独立源为不含下颌噪声的独立源;如果在对应的多个时段内检测到明显波动的独立源,则将该独立源初步确定为下颌噪声独立源;(4.2)、对步骤(1)中采集的标记信号Jaw_clench和分离出的每个独立成分进行相关性计算,选择出相关性最大的独立源,再用该独立源与步骤(4.1)初步确定的下颌噪声独立源进行对比,如果两者相同,则该独立源为最终确定的包含有下颌噪声独立源;如果两者不相同,则以相关性最大的独立源作为最终确定的包含有下颌噪声独立源。(4.3)、包含有下颌噪声独立源中对应的下颌噪声置0,通过滤波方式将下颌噪声去除,得到去噪后的独立源;(5)将去后的独立源进行数据恢复将去噪后的独立源用混合矩阵A恢复成原始的多通道脑电信号X:X=A*D0其中,A为fastICA算法得出的混合矩阵,D0为去噪后的独立源。
关 键 词:
法律状态:公开
IPC专利分类号:A61B5/0476(2006.01)I