[发明专利]一种运动想象脑电波解析方法

权利要求书

1.一种运动想象脑电波解析方法，其特征在于：首先将采集到的想象左右手运动的脑电信号利用自适应陷波算法剔除线电干扰，然后将得到的信号利用自适应阈值剔除算法丢弃污染严重的脑电片段，接着利用四阶巴特沃兹高通滤波器去除基线漂移，再采用自动独立分量分析算法自动剔除眼电、肌电伪迹成分和非运动参数想象相关神经信号伪迹，此时即可得到干净的脑信号，利用共同空间模式对干净的脑信号进行特征提取，并得到特征提取之后得到的脑电特征向量；通过支持向量机对脑电特征向量进行分类，最终识别出脑电信号相对应的不同含义；

所述运动想象脑电波解析方法的具体步骤如下：

Step1、首先将采集到的想象左右手运动的脑电信号X(t)利用自适应陷波算法剔除50Hz工频干扰得到信号X(t)₁；

Step2、将剔除工频干扰的信号X(t)₁利用自适应阈值剔除算法丢弃污染严重的脑电片段，得到信号X(t)₂；

其中，信号X(t)₁的幅值超过±100μV时，信号X(t)₁看作噪声，那么直接把信号X(t)₁剔除；

Step3、接着利用四阶巴特沃兹高通滤波器对信号X(t)₂去除基线漂移，得到信号X(t)₃；

Step4、再采用自动独立分量分析算法ICA自动剔除眼电、肌电伪迹成分和非运动参数想象相关神经信号伪迹；此时即可得到干净的脑信号Y(t)；

Step5、利用共同空间模式CSP对脑信号Y(t)进行特征提取，并得到特征提取之后得到的脑电特征向量M_k；

Step6、通过支持向量机对脑电特征向量M_k进行模式分类，最终识别出脑电信号相对应的不同含义；

所述步骤Step3中，采用的四阶巴特沃兹高通滤波器通带截止频率为0.5Hz和30Hz。

2.根据权利要求1所述的运动想象脑电波解析方法，其特征在于：所述步骤Step6中，支持向量机利用核函数参数k和误差惩罚因子c对脑电特征向量M_k进行分类，核函数参数k和误差惩罚因子c的最佳取值分别为1.2982和0.4851。