[发明专利]一种提取EEG脑电波信号用于专注力集中分析的方法

说明书

本发明公开了一种提取EEG脑电波信号用于专注力集中分析的方法，通过脑电波的δ波、θ波、α波、β波进行四元代数运算，利用四元离散傅立叶变换，对构造的时频非线性信号进行处理，之后再通过四元EMD经验模式分解方法对信号进行分解，得到多个本征模函数IMFs，对不同频段的IMF信号进行重构，提取信号的特征，从而实现对不同个体的专注力集中程度进行分类的方法。本发明能够利用四元数的特性，充分地对四通道的EEG信号进行四元傅立叶变换和四元EMD分解，能够有效地重建信号并提取特征，完成对个体专注程度的分类。

技术领域

本发明涉及生物医疗信号理论分析领域，更具体地，涉及了一种提取EEG脑电波信号用于专注力集中分析的方法。

背景技术

我国经济的稳步发展，医疗服务需求日益增长。目前我国自闭症患病率超过1％，多动症患病率高达6％，儿童自闭症与多动症患者人数达到上千万人，两种症状都具有专注力缺失的特点，但是可以通过预防大大降低患病率，主要方法是及时服用药物或进行行为引导，故可以利用设备读取脑电信号实现对自闭症和多动症患者的监督记录。而当前利用EEG脑电波信号对专利力进行分析的理论研究仍比较少，其中一个主要原因在于EEG脑电波存在较大的干扰信号。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种提取EEG脑电波信号用于专注力集中分析的方法，通过利用四元数的特性，充分地对四通道的EEG信号进行四元傅立叶变换和四元EMD分解，使得有效地重建信号并提取特征，完成对个体专注程度的分类。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种提取EEG脑电波信号用于专注力集中分析的方法，包括以下步骤：

S1：将四通道的EEG脑电信号输入系统；

S2：采用四元代数运算对四通道的脑电信号进行重组，并对重组的信号进行四元离散傅立叶变换，利用傅立叶变换的优势与四元中的实部和虚部结合起来，通过定义并求解最优化问题，使得变换系数稀疏和有效；

S3：对得到的稀疏目标信号进行四元EMD经验模式分解处理得到本征模函数，并通过本征模函数进行重构，对专注的不同程度进行分类。

进一步地，所述步骤S1将四通道的EEG脑电信号输入系统，并对其进行初始化，得到初始化后的原始信号h[n]。

进一步地，所述步骤S2采用四元代数运算对四通道的脑电信号进行重组，并对重组的信号进行四元离散傅立叶变换，利用傅立叶变换的优势与四元中的实部和虚部结合起来，通过定义并求解最优化问题，使得变换系数是稀疏和有效的，具体步骤为：

S201：定义四元脑电波信号h[n]，其中h_r[n]为四元数的实部值，h_i[n]，h_j[n]，h_k[n]分别为四元数i，j，k的虚部值；

h[n]＝h_r[n]+h_i[n]*i+h_j[n]*j+h_k[n]*k；

S202：定义四元离散傅立叶变换为H(w)；

其中h[n]为输入脑电波信号，N为采样点数，w为频率，单位为Hz，μ为约束条件参数；

S203：将H(w)写成四元数格式，即：

H(w)＝H_r(w)+H_i(w)*i+H_j(w)*j+H_k(w)*k；