[发明专利]一种具有实时去除变频率刺激伪迹功能的微电子神经桥或肌电桥方法与装置

权利要求书

1.一种微电子神经桥或微电子肌电桥实时去除变频率刺激伪迹的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：使用微电子神经桥探测电极或微电子肌电桥探测电极阵列探测包含刺激伪迹的神经信号或肌电信号，然后进行微弱信号放大、滤波、识别、提取以及AD转换；

步骤2：将自适应滤波器算法以硬件固化方式在现场可编程逻辑门阵列FPGA中实现，实现对所述步骤1中的信号数据进行实时刺激伪迹去除，并通过DA转换将自适应滤波后的数字信号转为连续模拟信号输出；

步骤3：在步骤2中转换的模拟信号输出端接入微控制器对该转换的模拟信号进行边缘噪声去除操作，去除在刺激脉冲串开始、结束以及频率切换处产生的短时间、高幅度边缘噪声信号，得到去除刺激伪迹后的纯净的神经或肌电信号，并将其保存输出；此处将转换的模拟信号利用微控制器读入，将该信号与设定神经或肌电信号阈值进行比较，对边缘噪声信号进行判断识别和消除清零操作，从而实现边缘噪声信号的消除；

其中，所述步骤2中，自适应滤波器算法采用格莱姆施密特自适应预测误差滤波器算法或最小均方自适应滤波器算法。

2.一种具有实时去除变频率刺激伪迹功能的微电子神经桥或微电子肌电桥装置，包括：依次连接的神经或肌电信号输入接口电路(1)、变频率刺激伪迹去除模块(2)、边缘噪声去除模块(3)和刺激输出接口电路(4)；所述神经或肌电信号输入接口电路(1)，是由多路通道选择器组成，用于为变频率刺激伪迹去除模块(2)提供输入数据源，同时，所述神经或肌电信号输入接口电路(1)的输入端(11)连接所述微电子神经桥中的下行或上行神经信号放大器输出端或所述微电子肌电桥的信号处理电路输出端；

所述变频率刺激伪迹去除模块(2)，用于对采集的探测信号采用格莱姆施密特自适应预测误差滤波器算法或最小均方自适应滤波器算法进行实时刺激伪迹去除，并转换为模拟信号输出；

所述边缘噪声去除模块(3)，用于将所述变频率刺激伪迹去除模块(2)的输出信号进行后处理操作，去除在刺激脉冲串开始、结束以及频率切换处产生的短时间、高幅度边缘噪声信号，得到去除刺激伪迹后的纯净神经或肌电信号；

所述刺激输出接口电路(4)，是由多路模拟开关组成，其输出端(41)用于连接所述微电子神经桥中的下行或上行激励器输入端或所述微电子肌电桥的激励生成电路输入端；

其中，所述边缘噪声去除模块(3)，由人机交互设定工作模式接口(31)、基于微控制器的控制和信号数据输入电路(32)和运行边缘噪声去除软件程序的微控制器(33)组成；

所述人机交互设定工作模式接口(31)负责人机交互操作，由用户操作选择装置的工作模式，包括设定神经或肌电信号阈值模式与刺激伪迹去除模式；

所述基于微控制器的控制和信号数据输入电路(32)根据人机交互设定工作模式接口(31)得到的工作模式指令，并向所述运行边缘噪声去除软件程序的微控制器(33)传递接收的输入信号数据和模式操作指令；所述运行边缘噪声去除软件程序的微控制器(33)负责按照控制和信号数据输入电路传递的操作指令，执行基于微控制器的边缘噪声去除软件程序，将所述变频率刺激伪迹去除模块(2)输出信号与设定神经或肌电信号阈值进行比较，对边缘噪声信号进行判断识别和消除清零操作；

其中，所述运行边缘噪声去除软件程序的微控制器(33)执行的所述基于微控制器的边缘噪声去除程序包括识别操作指令和参数软件子模块(332)、设定神经或肌电信号阈值子模块(333)、边缘噪声信号判断识别子模块(334)、边缘噪声信号消除清零子模块(335)和纯净神经或肌电信号保存模块(336)；所述识别操作指令和参数软件子模块(332)负责接收所述基于微控制器的控制和信号数据输入电路(32)传递的操作指令及参数(331)；所述设定神经或肌电信号阈值子模块(333)负责设定神经或肌电信号阈值；所述边缘噪声信号判断识别子模块(334)负责将所述变频率刺激伪迹去除模块(2)输出信号中的边缘噪声信号判断并识别出来；所述边缘噪声信号消除清零子模块(335)，负责将识别出的边缘噪声信号进行数字清零操作；所述纯净神经或肌电信号保存模块(336)负责将纯净信号(337)传递到所述刺激输出接口电路(4)。