[發明專利]基于短時變分模態分解的電信號分解方法及腦電信號分解裝置

在審

• 申請號: 202210949559.3
• 申請日: 2022-08-09
• 公開（公告）號: CN115299960A
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 謝磊;于童;鄭潛;陳韜;蘇宏業
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;G06F17/15;A61H1/02
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

本發明公開了一種基于短時變分模態分解的電信號分解方法，包括：步驟1、獲取初始的電信號，利用預構建的窗函數對所述電信號進行滑窗運算，獲得所述電信號對應的信號段；步驟2、設定重構模態數，采用變分問題來描述各模態下滑窗信號段的模態約束條件，獲得約束優化函數；步驟3、采用增廣拉格朗日函數對約束優化函數進行等效變換，求解獲得無約束優化函數；步驟4、對無約束優化函進行重構，獲得各模態電信號對應的瞬時頻率?時間函數。本發明提供了一種腦電信號分解裝置。本發明提供的方法無需預先定義基函數，完全由原始信號數據驅動分解，可消除模態混疊和邊緣效應問題，從而獲得各節律對應的完整電信號。

技術領域

本發明涉及電信號分解重構的技術領域，尤其涉及一種基于短時變分模態分解的電信號分解方法及腦電信號分解裝置。

背景技術

腦電信號(electroencephalogram，EEG)是腦神經組織的電生理活動在大腦皮層表面的總體反映。將電極傳感器放置于大腦皮層外部，即可采集腦電信號。目前，EEG信號因其低成本、無創性等特征，被廣泛應用于腦機接口(Brain Computer Interface，BCI)中。外部設備采集用戶的腦電信號，經過處理與分析，即可判斷當前用戶所執行的想象活動類別，從而控制設備完成相應的任務。

神經生理學研究表明，當大腦某一皮層區域活躍時，EEG信號中特定節律的幅度將降低，該生理現象稱作事件相關去同步化(event-related desynchronization，ERD)；當大腦處于靜息或惰性狀態時，特定節律的幅度將升高，該生理現象稱作事件相關同步化(event-related synchronization，ERS)。由此可以看出，ERD與ERS現象是確定大腦活動的重要依據。因此，獲取ERD與ERS的種類和出現時間范圍，是通過EEG信號分析大腦想象活動的重要途徑。

然而EEG信號本身具有非平穩、低信噪比等特征，直接通過原始信號分析存在困難。實際應用中，需要對原始信號進行預處理和特征提取，再采用其他算法對處理后的信號進行分析。大部分預處理方法均采用了現有的時頻分析技術，如小波變換、經驗模態分解(empirical mode decomposition，EMD)等。然而上述方法均存在各自的應用局限性，如小波變換需要預先定義基函數，不能提供高度集中的EEG信號的時頻表示；EMD存在模態混疊、邊緣效應等局限，不能很好地將不同節律的信號成分完整分離等。

專利文件CN114145757A公開了一種基于非對稱合成濾波器組的腦電信號重構方法，該方法包括：采集原始腦電信號，對原始腦電信號進行預處理，得到原始腦電信號的頻譜；基于頻譜設定原始腦電信號的劃分邊界，引入帶下采樣器的分析濾波器組，設定分析濾波器組的總通道數，并根據劃分邊界設定濾波器的系數及每條通道的下采樣器的采樣率；將原腦電信號輸入分析濾波器組進行濾波和下采樣，得到經濾波和下采樣采樣率計算分析濾波器組矩陣；根據合成矩陣確定非對稱合成濾波器組中每條通道對應的濾波器的頻率響應；將經過分析濾波器組下采樣的若干個腦電波信號分別輸入非對稱合成濾波器組中進行重構，得到重構后的腦電信號。該方法需要預先構建非對稱合成濾波器組，對于濾波器組的抗干擾能力要求較高。

專利文獻CN113935380A公開了一種基于模板匹配的自適應運動想象腦機接口方法與系統，包括以下步驟：先基于運動想象的腦電信號預處理與特征提取及優化，再基于自適應規則的模板匹配分類模型設計；本發明在采集到腦電信號后，先對腦電信號進行預處理，再對腦電信號進行特征提取和優化，接下來利用訓練數據，以及外界輔助信息，并融合自適應規則，獲得不同運動想象信號的模板信息，進而建立基于模板匹配的腦電信號分類模型，識別運動想象意圖，通過基于模板匹配的自適應規則建立運動想象腦電信號識別模型，從而使得運動想象腦機接口在長期使用中都能穩定識別運動想象意圖。該方法需要提前設定基函數，并對其模型進行訓練，采用模型對數據進行預處理可能會出現數據丟失的問題。

發明內容