多通道脑电信号中下颌干扰的自动去除方法

摘要

本发明公开了一种多通道脑电信号中下颌干扰的自动去除方法，在采集脑电信号的同时，用两导辅助电极记录出下颌动作标记信号，并将下颌动作标记信号与设备采集到的多通道脑电信号经过fastICA算法分析出的各个独立成分相比较，并进行相关性分析计算，从而自动识别出包含下颌动作信号干扰的独立源,再去除该独立源中的下颌干扰信号，最后还原出多通道脑电信号，进而得到了相对污染较少的脑电信号，且波形也更为稳定。

主权项

多通道脑电信号中下颌干扰的自动去除方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、信号采集采集多通道脑电信号X，并用两导辅助电极采集出下颌动作的标记信号Jaw_clench；(2)、信号预处理对多通道脑电信号进行中心化和白化处理；中心化处理：X＝X‑E{X},其中,X是一个M列N行的矩阵，E{X}为每一列的均值；白化处理：Z＝W*X,其中,W为白化矩阵，Z为白化处理后矩阵；(3)、分离出独立成分将白化处理后的矩阵Z作为fastICA算法的输入参数，其fastICA算法输出为独立源成分矩阵D、混合矩阵A以及解混矩阵W，其中，独立源成分矩阵D的每一列为独立成分；(4)、确定含有下颌噪声的独立源，并进行去噪(4.1)、根据步骤(1)中采集的标记信号Jaw_clench和分离出的每个独立成分作图，得到Jaw_clench图和各个独立源成分图；将Jaw_clench图和各个独立源成分图分别进行对比，观测在采集标记信号Jaw_clench的对应时段内各个独立源成分图的波波形；如果在对应的多个时段内没有检测到明显波动的独立源，则初步判断该独立源为不含下颌噪声的独立源；如果在对应的多个时段内检测到明显波动的独立源，则将该独立源初步确定为下颌噪声独立源；(4.2)、对步骤(1)中采集的标记信号Jaw_clench和分离出的每个独立成分进行相关性计算，选择出相关性最大的独立源，再用该独立源与步骤(4.1)初步确定的下颌噪声独立源进行对比，如果两者相同，则该独立源为最终确定的包含有下颌噪声独立源；如果两者不相同，则以相关性最大的独立源作为最终确定的包含有下颌噪声独立源。(4.3)、包含有下颌噪声独立源中对应的下颌噪声置0，通过滤波方式将下颌噪声去除，得到去噪后的独立源；(5)将去后的独立源进行数据恢复将去噪后的独立源用混合矩阵A恢复成原始的多通道脑电信号X：X＝A*D0其中，A为fastICA算法得出的混合矩阵，D0为去噪后的独立源。