[发明专利]一种基于单通道的脑电信号中肌电噪声消除方法

摘要

本发明公开了一种基于单通道的脑电信号中肌电噪声消除方法，其特征是首先，用总体平均经验模态分解将单通道脑电信号分解为若干本征模式分量，然后，用多集典型相关分析对本征模式分量进行盲信号分离，得到若干典型变量，最后，判定自相关系数低于一定阈值的典型变量为肌电噪声，剔除肌电噪声变量重构得到消除肌电噪声的脑电信号。本发明从单通道这个全新的角度有效地解决了脑电信号中肌电噪声消除的难题，相比传统的基于多通道盲信号分离技术，能够更佳地消除肌电噪声；本发明不仅适用于便携穿戴式的单通道或少数通道脑电设备，还适用于临床诊断和神经科学研究的多通道脑电设备，对进一步研究大脑真实的电生理活动具有重要意义。

主权项

一种基于单通道的脑电信号中肌电噪声消除方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1：采用N通道脑电测量设备记录N个通道的脑电信号xi(t)，1≤i≤N，构成脑电信号矩阵x(t)＝[x1(t),x2(t),.…,xN(t)]T，i赋值为1；步骤2：利用总体平均经验模态分解将第i个通道的脑电信号xi(t)分解成为P个本征模式分量l1(t)、l2(t)、…、lP(t)，构成本征模式分量矩阵l(t)＝[l1(t),l2(t),.…,lP(t)]T，每个本征模式分量满足两个条件：条件一：极值点的数量和过零点的数量相等或者相差一个；条件二：由局部最大值和局部最小值分别定义的包络在任一时间点t上的均值为零；步骤3：用多集典型相关分析对本征模式分量矩阵l(t)进行盲信号分离l(t)＝Ay(t)，得到混合矩阵A和P个典型变量yj(t)，1≤j≤P，构成典型变量矩阵y(t)＝[y1(t),y2(t),.…,yP(t)]T；步骤4：计算每个典型变量yj(t)的自相关系数Rj，将自相关系数低于阈值θ的典型变量判定为肌电噪声；步骤5：在典型变量矩阵中将判定为肌电噪声的典型变量置零，得到消除肌电噪声的典型变量矩阵用步骤3得到的混合矩阵A还原消除肌电噪声的本征模式分量矩阵将中的P个本征模式分量相加得到第i个通道的消除肌电噪声的脑电信号x~i(t)=Σo=1Pl~p(t);]]>步骤6：若i<N，取i＝i+1，对下一个通道的脑电信号xi(t)重复步骤2到步骤5，直到得到第N个通道的消除肌电噪声的脑电信号构成消除肌电噪声的脑电信号矩阵x~(t)=[x~1(t),x~2(t),....,x~N(t)]T.]]>