[发明专利]一种四元数脑电信号提取方法及系统

说明书

本发明提供一种四元数脑电信号提取方法，包括：利用增广四元奇异谱分析获取四元奇异值分解的特征向量并利用功率谱密度分析对奇异值分解的特征向量进行主导频率的估计，从而对奇异谱分解分量进行划分；以脑电波段为划分依据利用多次四元奇异谱分析对特征向量进行分组；通过四元快速独立成分分析对得到的多通道信号进行源分离并通过峰度值及其分布的检查和对比提取脑电成分。本发明还提供一种四元数脑电信号提取系统，通过结合对电脑波段的分析，引入了四元数，在通道数、通道相关性和成分分解方面对奇异谱分析和独立成分分析进行有机结合并对不足进补充，突破现有技术存在的技术瓶颈。

技术领域

本发明涉及四元数盲源分离技术领域，特别是涉及一种四元数脑电信号提取方法及系统。

背景技术

已有研究指出常见的脑波种类及其频率大致分为5种：δ波(0.1～3Hz),θ波(4～7Hz)，α波(8～14Hz)，β波(12.5～28Hz),γ波(25～100Hz)。其中α波又可分为慢速α波(8～9Hz)、中速α波(9～12Hz)、快速α波(12～14Hz)，β波又可分为低频范围(12.5～16Hz)、中频范围(16.5～20Hz)、高频范围(20.5～28Hz)；罕见脑波大致有3种：κ波(6～12Hz，通常在8～10Hz),σ波(12～14Hz)，μ波(7～11Hz)。不同频率的脑电波有不同的特性。

脑电信号(Electroencephalography，EEG)的采集常遵守10-20国际系统(10-20International System)标准，共有32个通道。有研究指出未来多数商业化的便携式脑电图设备可能都是少量通道设计，如2至8通道，但如此用多通道脑电技术进行采用便携式脑电图设备处理可能并不适合。

传统的奇异谱分析(Singular SpectrumAnalysis，SSA)对单通道信号进行成分分解并根据奇异值大小对分解成分进行分组重构以提取去噪信号。对于通道数多于一条的脑电测量仪器来说，传统的SSA一次只能处理其中一个通道而不能同时考虑多通道信息及相关性；并且研究发现当信号各种源贡献相似时SSA可分性较弱，利用奇异值大小进行分组的效果不明显。针对这两个问题，分别已有文献[1]Enshaeifar,S.,et al.(2015).Quaternion singular spectrum analysis of electroencephalogram withapplication in sleep analysis.IEEE Transactions on Neural Systems andRehabilitation Engineering 24(1):57-67.指出可通过利用增广四元数奇异谱分析(Augmented Quaternion Singular SpectrumAnalysis，AQSSA)实现对多通道脑电信号进行处理，有文献[2]Maddirala,A.K.and R.A.Shaik(2017).Separation of sources fromsingle-channel EEG signals using independent component analysis.IEEETransactions on Instrumentation and Measurement 67(2):382-393.利用功率谱密度(power spectral density,PSD)以二分之一的采样频率为高低频分界对分解成分进行分组，但没有涉及对于超过两个来源的信号如何选择阈值进行分组，且第一次SSA丢掉大于二分之一的采样频率的分解信号成分可能造成脑电信息的丢失。

独立成分分析(Independent ComponentAnalysis，ICA)算法通过计算去混合矩阵对混合源信号进行分离，但无法对单通道信号进行直接的自适应。ICA目前被应用于直接处理多通道脑电信号；或者用于处理单通道信号经过多次奇异谱分析得到的多通道信号；或者将四个通道作为一个四元数通道，采用较多通道得到多个四元数通道再进行四元独立成分分析，这适用于处理由较多通道采集仪器得到的脑电信号。已有文献[2]指出通过多次SSA将单通道信号分解成多通道信号以应用于ICA。