[发明专利]一种动态β功率信号跟踪方法、系统及终端

权利要求书

1.一种动态β功率信号跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

建立受控自回归CAR模型，所述CAR模型用于接收PI控制器的第一输出信号输出第一β功率信号，所述第一输出信号为所述PI控制器任一时刻输出的信号；

获取所述第一β功率信号与期望β功率信号的信号差值；

将所述信号差值输入所述PI控制器，所述PI控制器根据所述信号差值输出第二输出信号给所述CAR模型，所述CAR模型输出第二β功率信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立受控自回归CAR模型包括：

辨识神经网络输入刺激频率与输出GPi神经元β功率的关系，从CTx-BG-Th神经网络收集输入输出数据，输入输出表示为：

其中u(k)表示输入信号刺激频率，y(k)表示输出GPi神经元β频段振荡功率，n_a和n_b为输出输入信号的阶数，ε(k)表示白噪声；

确定CAR模型的模型参数和所述模型参数的阶数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定CAR模型的模型参数和所述模型参数的阶数，包括：

使用递归最小二乘法估计CAR模型参数；

通过真实输出信号与所述CAR模型的输出信号获得所述CAR模型的输出均方根误差，所述输出均方根误差用于量化所述CAR模型的预测精度；

根据所述输出均方根误差确定所述模型参数的阶数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一β功率信号与期望β功率信号的信号差值，包括：

将所述第一β功率信号和所述期望β功率信号输入到减法器；

所述减法器输出所述信号差值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括确定所述PI控制器的参数，以使得所述PI控制器稳定。

6.一种动态β功率信号跟踪系统，其特征在于，所述系统包括：

模型建立模块，用于建立受控自回归CAR模型，所述CAR模型用于接收PI控制器的第一输出信号输出第一β功率信号，所述第一输出信号为所述PI控制器任一时刻输出的信号；

获取模块，用于获取所述第一β功率信号与期望β功率信号的信号差值；

信号跟踪模块，用于将所述信号差值输入所述PI控制器，所述PI控制器根据所述信号差值输出第二输出信号给所述CAR模型，所述CAR模型输出第二β功率信号。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模型建立模块包括：

第一确定单元，用于辨识神经网络输入刺激频率与输出GPi神经元β功率的关系，从CTx-BG-Th神经网络收集CAR模型输入输出数据，CAR模型输入输出表示为：

其中u(k)表示输入信号刺激频率，y(k)表示输出GPi神经元β频段振荡功率，n_a和n_b为输出输入信号的阶数，ε(k)表示白噪声；

第二确定单元，用于确定CAR模型的模型参数和所述模型参数的阶数。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第二确定单元包括：

参数估计子单元，用于使用递归最小二乘法估计CAR模型参数；

获取子单元，用于通过真实输出信号与所述CAR模型的输出信号获得所述CAR模型的输出均方根误差，所述输出均方根误差用于量化所述CAR模型的预测精度；

确定子单元，用于根据所述输出均方根误差确定所述模型参数的阶数。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述获取模块包括：

信号输入单元，用于将所述第一β功率信号和所述期望β功率信号输入到减法器；

差值输出单元，用于所述减法器输出所述信号差值。

10.一种终端，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，用于存储计算机可执行指令；

当所述处理器执行所述计算机可执行指令时，所述处理器执行权利要求1-5任一项所述的方法，实现动态β功率信号的跟踪。