[发明专利]一种自适应脑电信号中眼电伪迹的自动去除方法

摘要

本发明提出了一种自适应脑电信号中眼电伪迹的自动去除方法，属于生物信息技术领域，主要应用于脑电信号获取的预处理过程中。具体包括：对采集的含有眼电伪迹的脑电数据实时地进行经验模态分解(EMD)；并对得到的全部模态分量进行希尔伯特变换，求得瞬时频率；根据脑电信号中眼电伪迹的时频特性，并结合经验模态分量的统计特性，对得到的全部模态分量进行阈值滤波；利用滤波后的全部模态分量进行数据重构。本发明解决了包含眼电伪迹的经验模态分量的手动筛选问题，从而达到从脑电信号中自动去除眼电伪迹的目的。

主权项

一种自适应脑电信号中眼电伪迹的自动去除方法，其特征在于，包括以下步骤：1)脑电信号的经验模态分解脑电信号X(t)是非平稳信号，进行经验模态分解EMD，得到各IMF分量ci(t)和余项r(t)；其中，i为分解得到的IMF分量的个数，i的值完全由X(t)决定；2)对脑电信号EMD分解所得的所有IMF分量ci(t)进行希尔伯特变换，求得瞬时频率fi(t)，基于瞬时频率，利用以下公式(Ⅰ)进行带通滤波，提取出脑电信号频带内的信号gi(t)； g i ( t ) = 0 if f i ( t ) > f h 0 if f i ( t ) < f l c i ( t ) if ohter - - - ( I ) ; 这里fl为1Hz，fh为30Hz；3)利用公式阈值函数公式(Ⅱ)和阈值滤波函数公式(Ⅳ)，进行阈值滤波，去除眼电信号，得到信号wi(t)；τi＝mean|Mi-mi|+std|Mi-mi|.............................(Ⅱ)其中，Mi为第i个IMF分量gi(t)的各个极值点的值；mean表示求均值，std表示求标准差；mi为第i个IMF分量gi(t)的时间均值；假设时间序列gi(t)的长度为N，则 m i = 1 N Σ t = 1 N g i ( t ) . . . ( III ) 阈值函数τi，表征了gi(t)信号以均值mi为基准线的振幅上限；在此基础上，针对眼电伪迹幅度大的特点，设计了阈值滤波函数公式(Ⅳ)； w i ( t ) = m i if | g i ( t ) - m i | > τ i g i ( t ) if | g i ( t ) - m i | ≤ τ i . . . ( IV ) 根据公式(Ⅴ)利用滤波后的全部模态分量wi(t)进行数据重构，得到不含眼电的比较纯净的脑电信号Y(t)； Y ( t ) = Σ i = 1 n w i ( t ) . . . ( V ) .