[发明专利]基于多空间信号特征的脑电放松度识别方法及装置有效
| 申请号： | 201710187187.4 | 申请日： | 2017-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN106923824B | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 胡静;赵巍 | 申请（专利权）人： | 广州视源电子科技股份有限公司;广州希科医疗器械科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61B5/16;A61B5/00 |
| 代理公司： | 44202 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 510530 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多空间信号特征的脑电放松度识别方法及装置，所述方法包括：从待处理脑电序列信号中提取信号波；获取信号波的采样点数及各秒中幅度小于幅度阈值且幅度绝对值最大的点，计算其幅度平均值，根据采样点数及幅度平均值计算幅度概率密度，获得在时域空间的特征量；计算信号波的相空间分布密度，获得在相空间的特征量；计算信号波的能量，并根据能量及各个脑电波的频率范围，计算各个信号波的中心频率，获得在频域空间的特征量；根据在时域空间的特征量、相空间的特征量及在频域空间的特征量进行分类识别，得到脑电放松度。本发明可全面提取各个脑电波的不同空间的特征，从而实现准确的脑电放松度识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空间 信号 特征 放松 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于多空间信号特征的脑电放松度识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n从接收到的待处理脑电序列信号中提取出对应于各个脑电波的信号波；/n获取每个信号波的采样点数及所述信号波的各秒中幅度小于幅度阈值且幅度绝对值最大的点，计算这些点的幅度平均值，并根据所述采样点数及所述幅度平均值计算各个信号波的幅度概率密度，获得脑电切片信号在时域空间的特征量；/n计算对应于各个脑电波的信号波的相空间分布密度，获得所述待处理脑电序列信号在相空间的特征量；/n计算与各个脑电波对应的信号波的能量，并根据各个信号波的能量及各个脑电波的频率范围，计算各个信号波的中心频率，获得所述待处理脑电序列信号在频域空间的特征量；/n根据所述待处理脑电序列信号在时域空间的特征量、相空间的特征量及在频域空间的特征量进行分类识别，得到脑电放松度；/n其中，所述计算对应于各个脑电波的信号波的相空间分布密度，获得所述待处理脑电序列信号在相空间的特征量具体包括：/n根据所述各个脑电波的信号波及待处理脑电序列信号形成对应的包含有信号的二维图表；/n用与二维图表等大小的m*m的网格对应覆盖在各个二维图表上，并统计覆盖有信号的网格数；其中，m为大于1的整数；/n根据覆盖有信号的网格数与所述网格的全部网格数，计算各个信号波及待处理脑电序列信号的相空间分布密度，获得待处理脑电序列信号在相空间的特征量。/n
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