[发明专利]基于HHT高频组合编码稳态视觉诱发电位脑机接口方法

摘要

基于HHT高频组合编码稳态视觉诱发电位脑机接口方法，先进行硬件连接，再通过n个高频刺激频率经时序排列组合形成的nn个刺激序列表示不同目标，并对刺激序列编码形成编码库，然后采用基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)的变频脑电信号特征提取方法提取脑电数据特征，并得到脑电数据的Hilbert时-频图，最后使用局部频谱极值目标辨识方法，通过提取的脑电数据特征与编码库比较来实现量化目标识别正确率。本发明具有操作简单、电极数目少、目标数目多、减少受试者疲劳和降低了诱发受试者癫痫可能的优点。

主权项

基于HHT高频组合编码稳态视觉诱发电位脑机接口方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，在受试者头部(D)的枕区(Oz)位置安放测量电极(A)，在受试者头部(D)的单侧耳垂位置安放参考电极(B)，在受试者头部(D)的前额部Fpz位置安放地电极(C)，测量电极(A)的输出端接入脑电放大器(E)的第一输入端(E1)，参考电极(B)的输出端接入脑电放大器(E)的第二输入端(E2)，地电极(C)的输出端接入脑电放大器(E)的第三输入端(E3)，脑电放大器(E)的输出端和计算机(F)的输入端相连，计算机(F)的输出端和计算机屏幕(G)连接；步骤2，在SSVEP响应高频段，即闪烁频率高于25Hz，选择n个刺激频率，n为大于1的整数，将n个刺激频率经时序排列组合形成的nn个刺激序列通过计算机屏幕(G)呈现在受试者面前，并对刺激序列编码形成编码库；步骤3，受试者注视步骤2的高频时序组合编码刺激序列时，通过步骤1连接的脑电信号采集系统获得脑电信号，并采用基于希尔伯特‑黄变换(HHT)的变频脑电信号特征提取方法实现脑电信号的特征提取，具体步骤如下：◆对采集到的脑电数据进行叠加平均，提高信噪比，得到预处理的脑电数据；◆利用带通滤波对预处理的脑电数据进行带通滤波，得到滤波后的脑电数据；◆采用EMD方法对滤波后的脑电数据进行分解；在使用EMD方法应用时，针对端点问题，采用边界预测法；边界预测法确定的极值计算公式如下：极值＝MAX{|端点值|，|一阶近似点|}；针对停止准则问题，采用固定筛选次数，EMD算法是一个筛选的过程，筛选的数学公式如下： x ( t ) = Σ 1 n c j = x ( t ) - Σ 1 k m j + ( Σ 1 k m j - Σ 1 p m 2 j ) + . . . . 其中：x(t)为待分解信号；cj为EMD分解后的IMF信号；n为EMD分解后IMF个数；mj，m2j为筛选过程通过上下包络计算得到的平均值曲线；k，p为筛选次数；为了保证筛选出的IMF在幅值和频率上都具有足够的物理意义，即保证相邻IMF尺度之比接近2，对筛选过程的次数k，p必须加以限制，具体根据脑电信号特点在23‑24间优化选择，即选择k＝p＝l，其中l＝相邻IMF尺度之比为2时的筛选次数；◆根据EMD分解结果，选择目标频率所在频段的IMF重构数据；◆使用GZC(Generalized Zero‑Crossing)方法对IMF重构数据计算其瞬时频率fgzc；瞬时频率fgzc的计算公式如下： f gzc = 4 f 1 + 2 ( f 21 + f 22 ) + f 41 + f 42 + f 43 + f 44 12 ; 其中： f 1 = 1 4 T 1 ; f 2 i = 1 2 T 2 i , i = 1,2 ; f 4 i = 1 T 4 i , i = 1,2,3,4 , 其中T为零点与峰值之间的时间段；◆根据瞬时频率fgzc，进而得到脑电数据的Hilbert时‑频图；步骤4，将步骤3获得的相关IMF重构数据根据总时长平均分3段，分别计算出其FFT频谱，进而计算出频谱极值，将获得的频谱极值与预先设定的阈值比较并且编码，将获得的编码与步骤2中形成的编码库中的相对应的编码比较，如果在编码库中，则标记非零，否则标记为零，其中非零数为目标辨识正确次数，最终实现局部频谱极值目标辨识方法量化识别率。