[發明專利]一種腦電放松度識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201611184937.4
• 申請日: 2016-12-20
• 公開（公告）號: CN106805968A
• 公開（公告）日: 2017-06-09
• 發明（設計）人: 胡靜;趙巍;韓志
• 申請（專利權）人: 廣州視源電子科技股份有限公司
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;A61B5/048;A61B5/16
• 代理公司: 廣州三環專利代理有限公司44202
• 代理人: 麥小嬋,郝傳鑫

1.一種腦電放松度識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

對接收的第一腦電序列信號的各個時刻的腦電信號進行加權移動平均計算，得到第二腦電序列信號；

以所述第二腦電序列信號為原始信號，以與所述第二腦電序列信號同步采集得到的偽跡序列信號為參考信號，對所述第二腦電序列信號進行自適應濾波，得到第三腦電序列信號；

從所述第三腦電序列信號中提取出各個腦電波；

計算各個腦電波的特征，獲得所述第三腦電序列信號的特征量；

根據所述特征量進行分類識別，得到腦電放松度。

2.根據權利要求1所述的腦電放松度識別方法，其特征在于，所述對接收的第一腦電序列信號的各個時刻的腦電信號進行加權移動平均計算，得到第二腦電序列信號具體包括：

基于當前的第j個時刻的腦電信號，獲取第一腦電序列信號中的位于第(j-(N-1)/2)個時刻至第(j+(N-1)/2)個時刻之間的N個腦電信號的能量；其中，N為預設的影響數，且N為奇數，j為大于(N+1)/2的整數；

根據預設的權值分布函數為獲取的N個腦電信號的能量分配權值；其中，N個腦電信號的能量的權值之和為1；

對所述N個腦電信號的能量根據分配的權值進行加權求和，得到新的第j個時刻的腦電信號的能量；

依次對所述第一腦電序列信號的各個時刻的腦電信號的能量進行加權求和后，根據所有時刻的新的腦電信號的能量，生成第二腦電序列信號。

3.根據權利要求1所述的腦電放松度識別方法，其特征在于，所述對接收的第一腦電序列信號的各個時刻的腦電信號進行加權移動平均計算，得到第二腦電序列信號具體包括：

基于當前的第j個時刻的腦電信號，獲取第一腦電序列信號中的位于第(j-N)個時刻至第(j-1)個時刻之間的N個腦電信號的能量；其中，N為預設的影響數，j為大于N的整數；

根據預設的權值分布函數為獲取的N個腦電信號的能量分配權值；其中，N個腦電信號的能量的權值之和為1；

對所述N個腦電信號的能量根據分配的權值進行加權求和，得到新的第j個時刻的腦電信號的能量；

依次對所述第一腦電序列信號的各個時刻的腦電信號的能量進行加權求和后，根據的所有時刻的新的腦電信號的能量，生成第二腦電序列信號。

4.根據權利要求2或3所述的腦電放松度識別方法，其特征在于，所述權值分布函數為正態分布函數。

5.根據權利要求1所述的腦電放松度識別方法，其特征在于，所述自適應濾波器經函數鏈神經網絡優化。

6.根據權利要求1所述的腦電放松度識別方法，其特征在于，所述從所述第三腦電序列信號中提取出各個腦電波具體包括：

根據香農-奈奎斯特采樣原理及所述第三腦電序列信號的采樣頻率進行頻段分層，計算得到每層的頻率范圍；

依據所述頻段分層中每層的頻率范圍及每個腦電波的頻率范圍，確定與每個腦電波對應的小波分解和重構所需的層數；

根據與每個腦電波對應的所述小波分解所需的層數及預先選擇的母小波進行信號分解，得到與每個腦電波對應的按頻段劃分的多層波形；

根據與所述小波重構所需的層數對應的系數及分解得到的與每個腦電波對應的所述多層波形，重構得到各個腦電波。

7.根據權利要求6所述的腦電放松度識別方法，其特征在于，所述母小波為coif3小波，且所述coif3小波的中心頻率-帶寬比經小波熵自適應優化。

8.根據權利要求1所述的腦電放松度識別方法，其特征在于，所述計算各個腦電波的特征，獲得所述第三腦電序列信號的特征量，具體包括：

計算各個腦電波的能量；

根據各個腦電波的能量及各個腦電波的頻率范圍，計算各個腦電波的中心頻率，獲得所述第三腦電序列信號的特征量。

9.根據權利要求1所述的腦電放松度識別方法，其特征在于，在計算各個腦電波的特征，獲得所述第三腦電序列信號的特征量之后，在根據所述特征量進行分類識別，得到腦電放松度之前，還包括：

基于主成分分析法對所述特征量進行特征選擇。

10.一種腦電放松度識別裝置，其特征在于，包括：

加權移動平均單元，用于對接收的第一腦電序列信號的各個時刻的腦電信號進行加權移動平均計算，得到第二腦電序列信號；

自適應濾波單元，用于以所述第二腦電序列信號為原始信號，以與所述第二腦電序列信號同步采集得到的偽跡序列信號為參考信號，對所述第二腦電序列信號進行自適應濾波，得到第三腦電序列信號；

腦電波提取單元，用于從所述第三腦電序列信號中提取出各個腦電波；

特征量計算單元，用于計算各個腦電波的特征，獲得所述第三腦電序列信號的特征量；

腦電放松度識別單元，用于根據所述特征量進行分類識別，得到腦電放松度。