[發明專利]將非平穩信號分解成函數分量

有效

• 申請號: 201480065420.6
• 申請日: 2014-10-13
• 公開（公告）號: CN105764415B
• 公開（公告）日: 2019-10-15
• 發明（設計）人: 德米特里·梅爾科尼揚
• 申請（專利權）人: 卡奧斯基有限公司
• 主分類號: A61B5/04
• 分類號: A61B5/04;A61B5/0476;A61B5/0402;A61B5/05;G06K9/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 王維綺

一種信號處理方法，具體地，一種將表示生理現象的非平穩信號分解成函數分量并且估計表征這些函數分量中的每個函數分量的參數的方法。該方法利用用于估計信號的時間過程中的動態和基線的趨勢的部件、用于將非平穩信號劃分成函數分量在其上形成的區間的部件以及用于補償來自與先前函數分量匹配的QGK的交疊以形成ECK的部件。該補償包括：用于將ECK變換至頻域的部件；用于估計QGK的權重參數和離差參數并且驗證參數可靠性的部件；用于估計QGK的開始時間的部件；用于在每個遞歸周期之后擴展非平穩信號的模型的部件；用于去除不利的QGK并且重新布置剩余QGK的部件；以及用于利用屬于預定類的參數來創建非平穩信號的局部模型的部件。

技術領域

本發明總體涉及信號處理，并且具體地，涉及將非平穩生物醫學信號分解成函數分量，并且估計表征這些函數分量中的每個函數分量的參數。

背景技術

非平穩信號是由具有隨時間變化的屬性的系統產生的。在幾乎所有的生物醫學研究領域中出現了從理論、研究和診斷角度理解和分析這樣的非平穩信號的必要性。然而，非平穩信號不受一般信號理論支持，并且處理非平穩信號的適當數學方法相當有限。

當前的信號處理方法通常根源于線性平穩系統的理論。因此，經常忽略真實數據的非平穩特征或假定影響是微不足道的。雖然對于一些應用而言時間不變性和線性的相應假設提供了可接受的結果，但是許多生理現象是高度可變的和非線性的，并且因此不認可相當準確的線性近似。同時，大量科學和臨床證據表明，對大多非平穩生理信號的更全面的分析，如心電圖(ECG)和腦電圖(EEG)，預期將導致更深入理解各種生理系統在不同的正常和病理條件下的機制和狀態。在該背景下，非平穩信號處理的先進算法的發展脫穎而出，成為能夠處理大量越來越具有挑戰性的應用如人腦和身體成像、計算機實現的健康監測和基于腦電圖的腦計算機接口的手段。與此同時，計算機化生物醫學系統在速度、規模和成本方面的持續進步使復雜算法的發展實用并且具有成本效益。

非平穩信號分析不像在線性平穩系統理論的情況下那樣由足夠的理論和計算架構支持。在對特定類型的生理信號的分析中通常接受啟發式方法而不是數學上嚴格的方法。例如，在分析EEG信號時，可以使用局部平穩性的概念來分析這種信號(參見Barlow,J.S.“Methods of analysis of non-stationary EEGs,with emphasis on segmentationtechniques:a comparative review”。J.Clin.Neurophysiol,1985年，第2卷，第267至304頁)。該概念假定，盡管信號是固有地非平穩的，但在小的時間間隔內信號式樣僅稍微偏離平穩性(參見Priestley,M.B.:“Non-Linear and Non-Stationary Time SeriesAnalysis”。學術出版社，倫敦，1988)。這樣的準平穩元素與可以由不同的非線性系統產生的信號的不同分量相關聯。

到目前為止，使用數據驅動和模型驅動的信號處理方法來著手處理檢測非平穩信號的分量的問題。