【技术实现步骤摘要】
基于复数循环神经网络从脑电信号解码肌电信号的方法
本专利技术属于生命科学领域中脑-机接口领域，涉及基于复数循环神经网络从脑电信号解码肌电信号的方法。
技术介绍
肌电信号包含了丰富的肢体运动、屈伸力、关节扭矩等信息，因此肌电信号已经被广泛用于一种生理反馈信号对于外部电源设备的控制。从脑电信号中解码肌肉活动(肌电信号)，不仅为帮助一些肢体截肢的患者实现对外部辅助设备的运动控制提供了可能，也为提供力控制提供了可能，有利于开发出健康人对外部设备可进行运动和力双重控制的新型脑机接口。传统的从脑电信号解码肌电信号的方法，一般是利用滤波后的脑电信号的时域特征-幅度，采用线性模型进行解码。这种解码方式有两个缺陷，首先通过位于头皮的固定电极采集得到的脑电信号，是多个脑电信号源产生的信号的非线性叠加，如果采用线性模型，并不能准确的反映出脑电信号的非线性；其次，脑电信号在频域包含大量有用的信息，比如相位等，然而分析时域特征无法有效利用这些信息。
技术实现思路
针对以上问题，本专利技术提供基于复数循环神经网络从脑电信号解...
【技术保护点】
1.基于复数循环神经网络从脑电信号解码肌电信号的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/nS1、构建脑电信号数据以及肌电信号数据，并分别进行预处理；/n所述脑电信号数据为32通道数据，肌电信号数据为5通道数据，且脑电信号数据与肌电信号数据时间长度相同；/nS2、预处理后的脑电信号数据以及预处理后的肌电信号数据分别进行短时傅里叶变换；/nS3、将得到的脑电信号数据和肌电信号数据在短时傅里叶变换后的结果整合入复数循环神经网络中进行训练与测试；/n将短时傅里叶变换后的结果输入到复数循环神经网络中，复数循环神经网络的模型包括：通过门控函数、输入和前一时刻隐状态获得重置门控和更新门控...
【技术特征摘要】
1.基于复数循环神经网络从脑电信号解码肌电信号的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
S1、构建脑电信号数据以及肌电信号数据，并分别进行预处理；
所述脑电信号数据为32通道数据，肌电信号数据为5通道数据，且脑电信号数据与肌电信号数据时间长度相同；
S2、预处理后的脑电信号数据以及预处理后的肌电信号数据分别进行短时傅里叶变换；
S3、将得到的脑电信号数据和肌电信号数据在短时傅里叶变换后的结果整合入复数循环神经网络中进行训练与测试；
将短时傅里叶变换后的结果输入到复数循环神经网络中，复数循环神经网络的模型包括：通过门控函数、输入和前一时刻隐状态获得重置门控和更新门控，通过激活函数、重置门控、更新门控、输入和前一时刻隐状态计算这一时刻隐状态和输出；
S4、测试结果进行逆短时傅里叶变换得到解码结果。
2.根据权利要求1中所述基于复数循环神经网络从脑电信号解码肌电信号的方法，其特征在于；在构建脑电信号数据以及肌电信号数据之后，步骤S1所述脑电信号数据预处理流程包括：
脑电信号数据以各个通道平均值为参考进行重参考；
使用截止频率为0.1Hz和45Hz的4阶巴特沃兹带通滤波器对脑电信号数据进行去噪处理；
使用Matlab工具箱EEGLAB去除脑电信号数据中各个通道的眼电伪影；
使用截止频率为0.1Hz和3Hz的4阶巴特沃兹带通滤波器提取脑电信号数据的δ频带；
脑电信号数据下采样到100Hz。
3.根据权利要求1中所述基于复数循环神经网络从脑电信号解码肌电信号的方法，其特征在于；在构建脑电信号数据以及肌电信号数据之后，步骤S1肌电信号数据预处理包括：
肌电信号数据减去各个数据通道自身的均值；
肌电信号数据中的各数据进行平方；
使用截止频率为0.1Hz和3Hz的带通滤波器对肌电信号数据进行滤波；
肌电信号数据下采样到100Hz。
4.根据权利要求1中所述基于复数循环神经网络从脑电信号解码肌电信号的方法，其特征在于；步骤S2中预处理后的结果分别进行短时傅里叶变换的基本参数包括：窗函数为汉宁窗，窗长度为200，在100Hz采样率下为2s，快速傅里叶变换长度为200，在100Hz采样率下为2s，窗移动的步长为...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙燈峰，曾洪，赖华楷，宋爱国，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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