【技术实现步骤摘要】
脑电信号特征表示与提取方法、装置及存储介质
本专利技术属于脑电信号处理
，涉及一种脑电信号特征提取方法，尤其涉及一种基于奇异谱分解和样本熵的脑电信号特征表示与提取方法、装置及存储介质。
技术介绍
脑电信号，是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。大脑的电荷是由数十亿个神经元共同维护的，神经元的极化过程由神经元的膜转运蛋白来完成。神经元不断完成细胞内外环境中的离子交换，同一种类的离子之间相互排斥，在大量离子从神经元的内部被交换到外部时，就会对神经元外部的同类离子产生排斥力，被排斥的离子又会像从神经元交换出来的离子那样产生排斥效应，如此传递下去就有波的出现；当离子波传递到达头皮上的电极时，它们会对头皮上的电子形成或退或拉的作用力，最终使得放置在头皮不同位置上两个电极之间形成了电压其可以检测出来的电压变化，并随着时间的推移记录的电压就形成了我们所使用的脑电信号。脑电信号是一种非常微弱的生理电信号(微伏数量级)，主要的特性包含四点特征：(1)信噪比很低，脑电信号常指采集自脑部皮层的电信号，这样的采集方式使得非皮层的信号很容易混入到我们真正需要的信号中，...
【技术保护点】
1.一种基于奇异谱分解和样本熵的脑电信号特征表示与提取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理，得到预处理后的脑电信号；对预处理后的脑电信号进行奇异谱分解，得到脑电信号的各阶奇异谱分量；使用样本熵算法计算脑电信号各阶奇异谱分量的样本熵；基于所述脑电信号各阶奇异谱分量的样本熵实现脑电信号特征信息的表征与提取。
【技术特征摘要】
1.一种基于奇异谱分解和样本熵的脑电信号特征表示与提取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理，得到预处理后的脑电信号；对预处理后的脑电信号进行奇异谱分解，得到脑电信号的各阶奇异谱分量；使用样本熵算法计算脑电信号各阶奇异谱分量的样本熵；基于所述脑电信号各阶奇异谱分量的样本熵实现脑电信号特征信息的表征与提取。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述脑电信号进行预处理的步骤包括：对所述脑电信号进行滤波、伪差去除、趋势消除。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的脑电信号进行奇异谱分解，得到脑电信号的各阶奇异谱分量的步骤包括：采用集合经验模态分解方法确定脑电信号进行奇异谱分解的窗口长度w；长度为N的预处理后的脑电信号，以窗口长度为w进行相空间重构，得到脑电信号的轨迹矩阵X：对轨迹矩阵X，进行奇异值分解；将轨迹矩阵X，按照奇异值从大到小的顺序，组合成矩阵加和形式，X＝X1+X2+Xi…+Xw；采用对角平均的计算方法，将每个矩阵Xi重构出脑电信号的奇异谱分量，得到脑电信号的w个奇异谱分量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用集合经验模态分解方法确定脑电信号进行奇异谱分解的窗口长度w的步骤包括：假定w的初始化值为1；根据已预处理的脑电信号t(n)，添加白噪声和零均值化处理，得到信号x(n)；确定信号x(n)所有的局部极大值和极小值；利用三次样条曲线分别对信号x(n)所有的局部极大值进行拟合，形成上包络线env_max(n)；对信号x(n)所有的局部极小值进行拟合，形成下包络线env_min(n)；计算上下包络线的均值m(n)＝(env_max(n)+env_min(n))/2；提取细节信号h(n)＝t(n)–m(n)；检查h(n)是否满足本征模函数的迭代终止条件；在满足筛选迭代终止条件后，w＝w+1；得到第一个本征模函数IMF1(n)＝h1,k(n)，剩余信号r(n)＝x(n)-IMF1(n)；判断剩余信号r(n)是否满足停止条件；若最终得到剩余信号r(n)为一常量或变化满足预设条件，则终止所有的迭代过程，否则，基于r(n)，重复上述流程的流程第三步到第七步，进入下一轮迭代，直到满足迭代停止的条件；在满足迭代停止条件后，则实现了窗口长度参数w的最终确定，窗口长度参数w的取值，等于脑电信号集合经验模态分解所能得到的本征模函数分量的数目。5.一种基于奇异谱分解和样本熵的脑电信号特征表示与提取装置，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆云，王明江，韩宇菲，张啟权，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳，
类型：发明
国别省市：广东,44
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