[發(fā)明專利]基于情感誘發(fā)的腦電信號識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611070661.7
• 申請日: 2016-11-29
• 公開（公告）號: CN106725452A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張雪英;暢江;李鳳蓮;張衛(wèi);陳桂軍
• 申請（專利權(quán)）人: 太原理工大學(xué)
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476
• 代理公司: 太原倍智知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)14111
• 代理人: 戎文華

1.一種基于情感誘發(fā)的腦電信號識別方法，所述腦電信號識別方法是按下列步驟進(jìn)行的：

（1）腦電信號采集：所述腦電信號采集是在情感誘發(fā)條件下，提取被試在不同情感誘發(fā)條件下的腦電數(shù)據(jù)；

（2）腦電信號預(yù)處理：所述腦電信號預(yù)處理是對腦電信號進(jìn)行去除偽跡、眼電以及帶通濾波的處理；

（3）腦電信號識別：所述腦電信號識別是選擇合適的觀測矩陣，將原始信號進(jìn)行壓縮，通過構(gòu)造及訓(xùn)練適用于壓縮后腦電信號的超完備字典方法對腦電信號進(jìn)行識別，以便識別出不同情感狀態(tài)下的腦電信號。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電信號識別方法，所述腦電信號的采集是按下列步驟進(jìn)行的：

（1）實(shí)驗(yàn)設(shè)計：選擇音頻、視頻或圖片的某一種素材作為情感刺激材料，在實(shí)驗(yàn)過程中需要被試者認(rèn)真觀看或傾聽是實(shí)驗(yàn)材料，并采集有效的情感腦電數(shù)據(jù)；

（2）實(shí)驗(yàn)材料篩選與預(yù)處理：對實(shí)驗(yàn)的音頻材料經(jīng)過有效性篩選，再對所選的情感刺激進(jìn)行必要的端點(diǎn)預(yù)處理，準(zhǔn)確確定情感的起始點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電信號識別方法，所述腦電信號的采集方法是：使用E-prime軟件設(shè)計實(shí)驗(yàn)程序，使用64導(dǎo)的Neuroscan設(shè)備采集腦電數(shù)據(jù)，其中腦電信號的實(shí)時采樣率設(shè)定為1000Hz，且每個導(dǎo)連的電極阻抗都小于5KΩ。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電信號識別方法，所述腦電信號的預(yù)處理是離線濾波通帶為0.5 Hz - 30 Hz，去除偽跡、眼電使用Neuroscan儀器自帶的curry軟件進(jìn)行。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電信號識別方法，所述腦電信號的識別方法按下列步驟進(jìn)行的：

（1）數(shù)據(jù)歸一化處理；

（2）選擇有效導(dǎo)聯(lián)，本發(fā)明選擇FC1、FC2、FC3、FC4、C1、C2、C3、C4、CP1、CP2、CP3及CP4位置處的電極，共12導(dǎo)的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行識別；

（3）選擇合適的觀測矩陣，將原始信號進(jìn)行壓縮即為壓縮后的信號；

（4）構(gòu)造及訓(xùn)練樣本字典，按下列步驟進(jìn)行：

1）構(gòu)造初始字典：設(shè)對悲傷、生氣、高興、驚奇和中性于五種情感誘發(fā)的腦電數(shù)據(jù)，其中每種情感腦電數(shù)據(jù)的訓(xùn)練樣本為為情感的類別，第類訓(xùn)練樣本構(gòu)成矩陣，五種訓(xùn)練樣本組成的矩陣為訓(xùn)練樣本的維數(shù)，每類訓(xùn)練樣本的采樣點(diǎn)數(shù)，；對于任一測試樣本的重構(gòu)過程通過矩陣表示成為第類樣本的稀疏系數(shù)；

2）訓(xùn)練字典：假設(shè)算法對初始字典進(jìn)行訓(xùn)練，得到新的超完備稀疏字典為訓(xùn)練符合第類情感樣本表達(dá)的超完備稀疏字典，K-SVD算法步驟如下：

Ⅰ、稀疏編碼階段：根據(jù)，利用現(xiàn)有的追蹤算法計算出每個樣本的稀疏表示向量；

Ⅱ、字典更新階段：根據(jù)上一步稀疏編碼階段已知，已知，設(shè)訓(xùn)練字典未知，求解字典的過程為字典進(jìn)行更新，并逐個更新字典第列的原子，其目標(biāo)逼近函數(shù)為：

其中為誤差矩陣，表示原子稀疏系數(shù)；

Ⅲ、用表示所用到的原子位置索引集合，即非零值的位置集合，將設(shè)置成只保留中所提到的那些原子的集合，記為；

Ⅳ、對進(jìn)行SVD分解，的第一列，用替換字典中的第，完成字典D的更新；

（5）根據(jù)，找到用完備字典表示測試樣本的稀疏解，然后再對；

（6）計算殘差，$z$，找出最小殘差所對應(yīng)字典的所屬類別；

（7）輸出識別結(jié)果，最小殘差所對應(yīng)的類別，即為所求的識別結(jié)果。