The invention relates to an electroencephalogram signal processing method. A method of removing artificially interfering signals in EEG is presented. First, relevant prior knowledge is introduced into ICA's optimal objective function, and then the artificially interfering signals are extracted from EEG data using independent component analysis algorithm constrained by reference curve, and filtered out. Then, the interference signals are removed from each channel by calculating the correlation coefficients between the interference signals and each channel. The method of removing artificial interference signal in EEG directly introduces relevant prior knowledge into ICA's optimized objective function, and then filters the interference signal based on improved independent component analysis algorithm, so as to obtain relatively clean EEG signal, effectively solving the problem of extracting artificial interference signal from EEG data. It is helpful for the correct analysis and processing of EEG signals when applied to the diagnosis of various diseases.
【技术实现步骤摘要】
一种脑电图人工干扰信号的去除方法
本专利技术涉及一种脑电图信号处理方法,尤其是涉及一种脑电图人工干扰信号的提取及去除方法。
技术介绍
脑电图信号是由部署在头皮周围的多通道电极所采集到的,能够反映脑细胞活动情况的一种电子信号。脑电图信号被广泛地应用于各种疾病的诊断过程中。然而,诸如眨眼、眼动和心跳等干扰信号的存在,使得脑电图信号的分析任务变得异常困难。这些干扰信号具有较大的电压幅值,而且和实际的脑电生理信号具有重叠的频带。因此很难将这些干扰信号完全滤除。经典的独立成分分析脑电图信号分析方法采用的数学模型如下式所示:其中,矩阵Xc×t是脑电图信号矩阵;标量c是记录脑电图信号的通道个数;标量t是脑电图信号的时间采样点;向量是第i个数据通道采集到的数据;上标T表示向量的转置;A是一个未知的c行m列的列满秩矩阵;是代表了脑电生理信号,这些信号相互独立。独立成分分析的目的是想办法计算得到解混合矩阵W,从而能够从Xc×t中恢复出独立的如公式(2)所示:如公式(3)所示,fastICA算法提供了一种ICA算法的快速计算方法。其中,G(·)是一个非线性的函数,其具体形式见公式(14);向量x代表矩阵X中的列向量;在许多ICA算法的应用中,特别是对于生物医学信号的应用中,独立信号总是伴随着或多或少的先验知识。通常情况下,在使用ICA算法分解得到独立成分后,还需要采用复杂而且可靠性不强的手工选择方法,将干扰信号从独立成分中分辨出来。在公式(1)中,矩阵X中的每一行具有零均值的特性。但是在实际的应用中,这个假设往往不能被满足。因此,为了能够得到相对干净的脑电图信号,有必要对现有独 ...
【技术保护点】
1.一种脑电图人工干扰信号的去除方法,首先,将相关的先验知识引入ICA的优化目标函数,采用参考曲线约束的独立成分分析算法,从EEG数据中提取人工干扰信号并将之滤除;然后,通过计算干扰信号与各个通道的相关系数,将干扰信号从各个通道中去除掉。
【技术特征摘要】
1.一种脑电图人工干扰信号的去除方法,首先,将相关的先验知识引入ICA的优化目标函数,采用参考曲线约束的独立成分分析算法,从EEG数据中提取人工干扰信号并将之滤除;然后,通过计算干扰信号与各个通道的相关系数,将干扰信号从各个通道中去除掉。2.根据权利要求1所述的脑电图人工干扰信号的去除方法,其特征在于:采用如下公式(4)对EEG数据进行预处理,提取人工干扰信号:其中,行向量的每一个元素都是行向量的均值,并且和行向量的长度相同;行向量是行向量减去自身的均值后的向量;矩阵X经过一个线性变换为矩阵是矩阵的列向量;这些列向量满足矩阵Dw叫做白化矩阵;基于ICA算法,引入相关的先验知识,提出ICARC算法如下:其中,yT由公式(2)计算而来;r表示一条参考曲线;公式(5)中的是向传统ICA算法中引入的先验知识;由于所以设其中,d是一个常量标量;公式(5...
【专利技术属性】
技术研发人员:崔立志,李新伟,王科平,杨艺,李冰峰,杨俊起,卜旭辉,王福忠,费树岷,
申请(专利权)人:河南理工大学,
类型:发明
国别省市:河南,41
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