[发明专利]一种应用于单导联便携式脑电设备的频域特征提取算法

摘要

本发明涉及脑电信号处理领域，特别是涉及一种应用于单导联便携式脑电设备的频域特征提取算法，适合单导联便携式脑电设备的特征提取并反映认知的状态。所述算法包括如下预处理、特征表达和提取及指标化表示。本发明的算法输出警觉性水平和紧张度水平两个指标，警觉度指标：S1(t)=c(t)/a(t)，其中t表示时间，a和c分别表示alpha和theta的能量；紧张度指标：S2(t)=b(t)*c(t)，其中t表示时间，b和c分别表示beta和theta的能量。本发明的有益效果在于：相对于现有技术中完全凭经验或主观的判断，本发明可以科学客观的判断被试者当前的精神状态；可以进一步提炼出反映最佳工作状态的多指标协同程度的指标，从而全面表达大脑活动的状态是否适合工作。

主权项

一种基于单导联方式的脑电频域特征指标化算法，其特征在于，所述算法包括如下步骤：（1）预处理：对量化的脑电波进行数字滤波，去除肌电等干扰噪音；所述滤波器为无限冲激响应（IIR）带通滤波器； （2）特征表达和提取：从预处理之后的脑电信号中提取反映综合认知状态的基本指标，具体包括alpha波（8‑13Hz）、beta波（13‑20Hz），delta（1‑4Hz），theta（4‑7Hz）；运用时频分析技术将这些指标从原始时域信号中提取出来，在频域上以能量或功率的时间序列形式加以表达；（3）指标化表示：将上述基本指标进行标准化，使得不同使用者以及同一个使用者不同时间的同一指标具有相同的物理含义；所述算法输出警觉性水平和紧张度水平两个指标， 所述警觉性水平指标和紧张度水平指标具体如下：a(t)、b(t)和c(t)分别表示alpha、beta和theta三个频段的时序信号，他们分别由原始脑电信号，经由时频分析,并选定特定频段的能量累加实现；警觉度指标：S1(t)=c(t)/a(t)，其中t表示时间，a和c分别表示alpha和theta的能量；紧张度指标：S2(t)=b(t)*c(t)，其中t表示时间，b和c分别表示beta和theta的能量。