[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 | 
| 地址: | 510530 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 放松 識別 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及放松治療領域,尤其涉及一種腦電放松度識別方法及裝置。
背景技術
放松訓練是行為療法中使用最廣的技術之一,是在心理學實驗的基礎上建立和發展起來的咨詢和治療方法,其在治療焦慮抑郁癥、神經性頭痛、失眠、高血壓病,減輕更年期綜合征和轉變不良行為模式等方面取得了較好的療效。
現有的放松訓練主要有錄音指導、口頭指導和生物反饋指導。其中,錄音指導方法僵化、沒有變化,無法根據受訓者的狀態變化內容;口頭指導則要求對口頭指導的對象要求很高,且受到時間、場地限制;生物反饋指導以腦電反饋為主,能夠結合前兩種方式的優點,因而受到廣泛關注。
進行生物反饋指導需要識別用戶的放松度,而識別放松度首先需要從用戶的原始腦電信號中提取各個頻段的腦電波(包括Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma波),并計算各個腦電波的特征。但實際情況下,原始腦電信號極其微弱,且非常容易受到外界工頻、磁場擾動、低頻直流、舌電偽跡,出汗偽跡、眼電偽跡、脈搏偽跡以及肌電偽跡等因素的干擾,導致提取的腦電波包含較多的噪聲,進而不能獲得計算得到準確的特征。其中,工頻干擾相對固定,較易去除,低頻直流雖然可以通過濾波器濾除,但考慮到濾波器帶來的頻帶衰減,直接通過濾波器精確濾除低頻直流信息會對腦電信號產生影響;而偽跡信號中,以眼電偽跡和肌電偽跡最難以去除,這主要是由于其信號幅值較高,是腦電信號的幾倍甚至幾十倍,而且其頻率與原始腦電信號在頻域有混疊。
發明內容
針對上述問題,本發明的目的在于提供一種腦電放松度識別方法及裝置,可去除原始腦電信號中的低頻信息及偽跡信號,得到純凈的腦電序列信號,從而實現準確的腦電放松度識別。
本發明提供了一種腦電放松度識別方法,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。
優選地,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。
優選地,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。
優選地,所述權值分布函數為正態分布函數。
優選地,所述自適應濾波器經函數鏈神經網絡優化。
優選地,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;
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