The invention discloses a method and system for analyzing visual evoked EEG feature based on the analysis method includes: the original EEG data acquisition induced by different visual; method to preprocess the original EEG data by time-frequency analysis, obtain the preprocessing of EEG; calculation of the nonlinear characteristics of EEG signal preprocessing based on nonlinear theory; according to the analysis of the original EEG data of the nonlinear characteristic parameters, calculation of signal pretreatment using nonlinear theory, makes analysis of the original EEG signals more accurately and improve the precision of the signal analysis of the original.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术脑电信号分析领域,特别是涉及一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法及系统。
技术介绍
脑电信号是通过电极记录下来的脑电细胞群的自发性、节律性的电运动,它反映了大脑组织的电活动及大脑的功能状态,脑电信号作为一种无创的检测手段,其研究涉及神经生理学、心理学、病理生理学、认知神经科学、神经工程乃至社会心理学、信息与信号处理等诸多领域。对脑电波特征的研究可应用到脑疾病患者的康复训练中去。在现有技术中,对脑电波特征的研究最早是直接从时域上提取特征,有些重要信息在时域上反映突出,但时域方法使大脑的各个区域的脑电情况不能得到直观反映,功率谱估计的方法仅仅能把脑电信号的幅度随时间变换的情况反映出来,现有技术中采用线性方法处理脑电信号,对脑电信号的处理分析精度较低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种精度较高的基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法与系统。为实现上述目的,本专利技术提供了如下方案:一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法,所述分析方法包括:获取不同视觉诱发的原始脑电信号数据;利用时频分析方法对所述原始脑电信号数据进行预处理,获得预处理脑电信号;利用非线性理论计算所述预处理脑电信号的非线性特征参数;根据所述非线性特征参数对所述原始脑电信号数据进行分析。可选的,所述预处理的方法具体包括去除噪声,伪迹去除,多维信号分离中至少一者。可选的,所述非线性特征参数具体包括基于关联位数、点关联维数、最大Lyapunov指数、近似熵中至少一者。可选的,所述获取不同视觉诱发的原始脑电信号数据具体包括通过脑电极帽对不同视觉诱发的脑电信号数据进行采集,获取所述原始脑电信号数 ...
【技术保护点】
一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法,其特征在于,所述分析方法包括:获取不同视觉诱发的原始脑电信号数据;利用时频分析方法对所述原始脑电信号数据进行预处理,获得预处理脑电信号;利用非线性理论计算所述预处理脑电信号的非线性特征参数;根据所述非线性特征参数对所述原始脑电信号数据进行分析。
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法,其特征在于,所述分析方法包括:获取不同视觉诱发的原始脑电信号数据;利用时频分析方法对所述原始脑电信号数据进行预处理,获得预处理脑电信号;利用非线性理论计算所述预处理脑电信号的非线性特征参数;根据所述非线性特征参数对所述原始脑电信号数据进行分析。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法,其特征在于,所述预处理的方法具体包括去除噪声,伪迹去除,多维信号分离中至少一者。3.根据权利要求1所述的一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法,其特征在于,所述非线性特征参数具体包括基于关联维数、点关联维数、最大Lyapunov指数、近似熵中至少一者。4.根据权利要求1所述的一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法,其特征在于,所述获取不同视觉诱发的原始脑电信号数据具体包括通过脑电极帽对不同视觉诱发的脑电信号数据进行采集,获取所述原始脑电信号数据。5.根据权利要求1所述的一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法,其特征在于,所述对所述原始脑电信号数据进行分析具体包括:根据所述非线性特征参数确...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙海欣,张猛,王守利,聂春艳,任丽晔,姜利,
申请(专利权)人:长春大学,
类型:发明
国别省市:吉林;22
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