[发明专利]用于近红外脑功能成像系统的实时信号质量评价算法

权利要求书

1.用于近红外脑功能成像系统的实时信号质量评价算法，其特征在于：

1)对每个数据通道使用窗长6-10s、步长1-2s的移动时间窗对实时数据进行分割，并将每段数据用于后续分析；

2)根据Schwarz贝叶斯准则确定最优的AR模型阶数，使拟合的AR模型具有最小的预测均方误差；采用Burg算法估计AR模型系数，从而得到信号的功率谱；

3)功率谱估计之后，将感兴趣频段范围确定为0.5～2Hz之间；

4)对感兴趣频段功率谱除以总功率，得到归一化功率谱；计算0.5～2Hz频率之间的总功率Pyy；

5)检测1～1.67Hz之间的功率谱峰值，并选取峰值所在频率为中心的0.2Hz频率范围，认为该范围功率与心跳相关；计算该范围总功率Pxx，计算得到信号质量评价特征S=Pxx/Pyy；

6)将S取值范围归一化至0～1之间，并设定阈值用于区分信号质量是否良好；如果S小于阈值T，则说明信号质量较差，需调整探头改善信号质量；如果S大于阈值T，则说明信号质量较好；阈值T取值为0.5～0.6。