[發明專利]一種實用化在線腦電偽跡剔除方法

在審

• 申請號: 201710381917.4
• 申請日: 2017-05-26
• 公開（公告）號: CN107260166A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 陳健;熊馨;伏云發;劉琳琳
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;A61B5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種實用化在線腦電偽跡剔除方法，其特征在于：具體步驟如下：

A、對各通道的原始腦電信號進行降采樣、工頻陷波和線性漂移校正；

B、對校正之后各通道的腦電信號進行多尺度小波分解和小波系數單支重構；

C、分別對各通道的小波系數單支重構信號進行ICA分解，計算各個分量的時域特征、頻譜特征以及序間相似度特征；

D、對各通道的獨立分量分別進行層次聚類，自動識別并剔除偽跡分量，并對剩余的獨立分量進行FastICA逆變換重構和小波系數重構，得到干凈的腦電信號。

2.根據權利要求1所述的實用化在線腦電偽跡剔除方法，其特征在于：所述步驟A中的降采樣、工頻陷波和線性漂移校正具體方法如下：

A1、利用Matlab信號處理工具箱中的downsample函數分別對C3、C4通道實時的原始腦電信號進行250Hz降采樣；

A2、利用Matlab信號處理工具箱中的dlsim函數對C3、C4通道降采樣之后的腦電數據進行50HZ工頻陷波處理；

A3、利用Matlab信號處理工具箱中的detrend函數對陷波處理之后的信號進行線性漂移校正；

經過上述處理得到校正之后的腦電信號X(t)＝[x₁(t),x₂(t)，…，x_M(t)]^T，其中：X(t)是一組M維隨機向量，M為腦電采集通道數，T為轉置運算，t＝1,2,…,N，N為腦電信號X(t)的采樣點個數。

3.根據權利要求1所述的實用化在線腦電偽跡剔除方法，其特征在于：所述步驟B中，多尺度小波分解和小波系數單支重構的具體步驟如下：

B1、選擇“db4”小波基，利用Matlab軟件離散小波變換工具箱中的wavedec函數對某一通道的信號x₁(t)進行7層離散小波分解，得到信號x₁(t)的逼近系數分量ca7和細節系數分量cd7、cd6、cd5、cd4、cd3、cd2、cd1；

B2、采用離散小波變換工具箱中的wrcoef函數分別對步驟B1中得到的逼近系數分量和細節系數分量進行單支重構，得到對應于B1中ca7,cd7，cd6,…,cd1的小波重構信號R(t)＝[r₁(t),r₂(t),…,r₈(t)]^T。