[发明专利]一种单通道脑电盲源分离的方法及装置

权利要求书

1.一种单通道脑电盲源分离的方法，其特征在于，所述方法包括：

通过单通道设备采集脑电数据；

对所述脑电数据中肌电信号所在的频段过滤，得到第一滤波信号；

对所述第一滤波信号进行二次过滤以获得所述肌电信号；

去除所述肌电信号中的漂移干扰，对所述肌电信号中的脑电信号及眼电信号所在的频段过滤，得到第二滤波信号；

对所述第二滤波信号进行慢波判据以区分慢波部分和非慢波部分，对所述慢波部分的所述第二滤波信号进行经验模态分解及高频信号叠加，对所述非慢波部分的所述第二滤波信号进行经验模态分解及低频信号叠加，以获得最终的脑电信号。

2.根据权利要求1所述的单通道脑电盲源分离的方法，其特征在于，所述“对所述第一滤波信号进行二次过滤以获得所述肌电信号”包括：

步骤A、构建小波基；

步骤B、基于所述第一滤波信号中的毛刺噪声案例，使用所述小波基进行拟合，得到拟合后的所述小波基；

步骤C、使所述第一滤波信号与拟合后的所述小波基卷积，获得特征信号；

步骤D、基于所述特征信号，获得一尺度下的特征谱图；

步骤E、重复步骤B～D直至获得所有不同尺度下的所述特征谱图，整合不同尺度下的所述特征谱图，得到归一化的总特征谱图；

步骤F、设置阈值，基于归一化的所述总特征谱图及所述阈值提取噪声信号区间；

步骤G、根据所述噪声信号区间获得噪声信号，将所述噪声信号和所述第一滤波信号进行单通道盲源分离并调整幅值，获得消噪后的所述肌电信号。

3.根据权利要求2所述的单通道脑电盲源分离的方法，其特征在于，

所述小波基通过以下公式来构建：

其中，ψ(t)表示所述小波基，C表示重构时的归一化常数；

所述步骤C通过以下公式来实现：

其中，ψ′(t)表示拟合后的所述小波基，x(t)表示所述第一滤波信号，x′(t)表示卷积获得的特征信号；

所述步骤D通过以下公式来实现：

X(t)＝|x′(t)|²

其中，X(t)表示一尺度下的所述特征谱图；

所述步骤E中所述总特征谱图由不同尺度下的所述特征谱图求和获得，所述“得到归一化的总特征谱图”通过以下公式来实现：

其中，X_N(t)表示归一化的所述总特征谱图，X_all(t)表示所述总特征谱图；

所述步骤F通过以下公式来实现：

其中，ND(t)表示所述噪声信号区间，δ表示所述阈值；

所述步骤G中所述“根据所述噪声信号区间获得噪声信号”通过以下公式来实现：

Noise(t)＝ND(t)·x(t)

其中，Noise(t)表示所述噪声信号。

4.根据权利要求1所述的单通道脑电盲源分离的方法，其特征在于，最终的脑电信号包括第一脑电信号和第二脑电信号，所述第一脑电信号通过对所述慢波部分的所述第二滤波信号进行经验模态分解及高频信号叠加得到，所述“对所述慢波部分的所述第二滤波信号进行经验模态分解及高频信号叠加”包括：

对所述慢波部分的所述第二滤波信号进行K＝5的经验模态分解，得到五层模态及残差项；

将分解得到的第一层、第二层模态及所述残差项叠加得到EOG；将分解得到的第三层、第四层及第五层模态叠加得到所述第一脑电信号。

5.根据权利要求4所述的单通道脑电盲源分离的方法，其特征在于，

五层模态及所述残差项通过以下公式得到：

其中，imf_k(t)表示第k个模态，r(t)表示所述残差项；

EOG通过以下公式得到：

所述第一脑电信号通过以下公式得到：

其中，EEG(t)表示所述第一脑电信号。