[發明專利]一種腦電圖人工干擾信號的去除方法在審
| 申請號： | 201810985280.4 | 申請日： | 2018-08-28 |
| 公開（公告）號： | CN109106364A | 公開（公告）日： | 2019-01-01 |
| 發明（設計）人： | 崔立志;李新偉;王科平;楊藝;李冰峰;楊俊起;卜旭輝;王福忠;費樹岷 | 申請（專利權）人： | 河南理工大學 |
| 主分類號： | A61B5/0476 | 分類號： | A61B5/0476 |
| 代理公司： | 鄭州金成知識產權事務所(普通合伙) 41121 | 代理人： | 白毅明 |
| 地址： | 454000 河南*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 人工干擾信號 腦電圖 去除 獨立成分分析 優化目標函數 先驗知識 算法 干擾信號濾除 計算干擾信號 腦電波信號 腦電圖信號 參考曲線 干擾信號 信號處理 有效地 引入 除掉 濾除 診斷 疾病 應用 分析 改進 | ||
1.一種腦電圖人工干擾信號的去除方法，首先，將相關的先驗知識引入ICA的優化目標函數，采用參考曲線約束的獨立成分分析算法，從EEG數據中提取人工干擾信號并將之濾除；然后，通過計算干擾信號與各個通道的相關系數，將干擾信號從各個通道中去除掉。
2.根據權利要求1所述的腦電圖人工干擾信號的去除方法，其特征在于：采用如下公式(4)對EEG數據進行預處理，提取人工干擾信號：
其中，行向量的每一個元素都是行向量的均值，并且和行向量的長度相同；行向量是行向量減去自身的均值后的向量；矩陣X經過一個線性變換為矩陣是矩陣的列向量；這些列向量滿足矩陣Dw叫做白化矩陣；
基于ICA算法，引入相關的先驗知識，提出ICARC算法如下：
其中，yT由公式(2)計算而來；r表示一條參考曲線；公式(5)中的是向傳統ICA算法中引入的先驗知識；
由于
所以設
其中，d是一個常量標量；公式(5)修改為
3.根據權利要求2所述的腦電圖人工干擾信號的去除方法，其特征在于：對所述ICARC模型進行優化求解，根據KKT條件，得到如公式(9)所示的拉格朗日公式
其中，β是拉格朗日算子；向量的解滿足下式
其中，g(·)是函數G(·)的一階導數；t是信號采樣的最大點數；rj表示向量r的第j個元素；公式(10)的雅克比矩陣求解如下
其中，g′(·)是函數g(·)的一階導數；
因此，向量的迭代解如公式(12)所示
由于公式(12)的分母是一個標量，因此公式(12)可以寫為
其中，選擇非線性函數
其中，1≤a1≤2是一個常數；
通過求解公式(13)獲得向量的最優值基于干擾信號y通過公式(15)進行構造；
由于向量y與其它信號之間是獨立的，所以傳入腦電信號通道中的人工干擾可以通過公式(16)進行濾除：
其中，矩陣Xcle表示去除人工干擾后的腦電信號；表示和y之間的相關系數。
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