[發明專利]一種結合公共空間模式算法和EMD的腦電信號特征提取方法

在審

• 申請號: 201710403393.4
• 申請日: 2017-06-01
• 公開（公告）號: CN107239142A
• 公開（公告）日: 2017-10-10
• 發明（設計）人: 張學軍;黃婉露;楊善陽;何濤;成謝鋒
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/00
• 代理公司: 南京知識律師事務所32207
• 代理人: 李吉寬

1.一種結合公共空間模式算法和EMD的腦電信號特征提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

步驟1：選取若干位受試者的腦電信號作為訓練集和測試集，分別對單個受試者的C3、C4兩個通道中的信號進行預處理；

步驟2：對預處理后的EEG信號x(t)進行經驗模式分解，得到一系列固有模態函數IMF_i，并繪制所有固有模態函數的能譜圖；

步驟3：將單次試驗的C3、C4通道前三階IMF分量合并，構成一個N*T的矩陣X_i，i＝L表示想象左手運動，i＝R表示想象右手運動，其中，N為IMF個數，可看作通道數，T為一次試驗的采樣點個數，即窗口長度，整個實驗過程包含G組試驗，共得到G組向量矩陣，分為G1組測試向量矩陣和G2組訓練向量矩陣，分別進行公共空間模式分解。

2.根據權利要求1所述的結合公共空間模式算法和EMD的腦電信號特征提取方法，其特征在于步驟2中對EEG信號進行經驗模式分解的具體步驟如下：

(1)判斷每個x(t)的局部極值，用三次樣條曲線進行曲線擬合，局部極大值形成上包絡e_max(t),局部極小值形成下包絡e_min(t)；

(2)求e_max(t)和e_min(t)的均值：

m(t)=emin(t)+emax(t)2---(1);]]>

(3)計算輸入信號x(t)和m(t)的差值:

c(t)＝x(t)-m(t)(2)；

如果c(t)不能滿足IMF的定義截至條件，重復上述過程(1)-(3)，否則，提取c(t)作為固有模態函數，剩余量r(t)計算如下：

r(t)＝x(t)-c(t)(3)；

(4)剩余量作為一個新的數據經過相同的篩選過程以獲得下一個更低頻率的固有模態函數，直到剩余函數r(t)為一個單調函數或者僅有一個極致時，分解過程停止，假設原始信號x(t)被分解為n個固有模態函數和一個剩余函數量r(t)，可以得重構信號：

x(t)=Σi=1nci(t)+rn(t)---(4).]]>