【技术实现步骤摘要】
生理电信号处理方法及装置
[0001]本专利技术涉及信号处理
,尤其是涉及一种生理电信号处理方法及装置。
技术介绍
[0002]生理电信号作为人体生理系统的重要参数,往往能够反映出生理系统的功能状态。在临床以及科研领域应用最为广泛的有脑电信号和肌电信号,其中脑电信号可直接表征大脑皮层不同区域的神经活动状态,肌电信号可以用于评价肌肉运动和功能状态。人体作为一个复杂系统,系统状态的复杂性源于生理系统内部结构的复杂性,生理系统的生理性或病理性的变化往往很难由单一特征指标来体现,脑电信号和肌电信号间的因果性分析可更加直接准确地反映信号间的联系,有助于探索人体生理系统内在控制机理,同时也为人体生理系统的功能状态评价提供生物标记。
技术实现思路
[0003]有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种生理电信号处理方法及装置,从电信号角度定量描述人体生理系统间的影响关系,为深入探索大脑皮层与肌肉之间的功能联系等提供有效的观察手段。
[0004]根据本专利技术的第一方面,提供一种基于格兰杰因果性的生理电信号处理方法 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于格兰杰因果性的生理电信号处理方法,其特征在于,包括:采集生理电信号,所述生理电信号包括:脑电信号和肌电信号;对所述生理电信号进行去噪预处理;基于独立成分分析,从预处理后的脑电信号中分离出相互独立的多个脑电信号;建立回归模型,确定所述生理电信号之间的格兰杰因果性。2.根据权利要求1所述的处理方法,其特征在于,所述对所述生理电信号进行去噪预处理包括:利用自适应高通滤波器、自适应50Hz工频陷波滤波器和巴特沃斯三阶带通FIR滤波器分别对所述生理电信号进行滤波处理。3.根据权利要求2所述的处理方法,其特征在于,所述基于独立成分分析,从预处理后的脑电信号中分离出相互独立的多个脑电信号包括:采用最小描述信息准则,确定预处理后的脑电信号的独立成分个数;基于所述独立成分个数,采用Infomax算法对所述预处理后的脑电信号的含混盲源矩阵进行分解,从所述预处理后的脑电信号中分离出相互独立的所述多个脑电信号。4.根据权利要求3所述的处理方法,其特征在于,所述建立回归模型,确定所述生理电信号之间的格兰杰因果性包括:构建格兰杰滞后模型、输入矩阵、去因矩阵、第一核矩阵和第二核矩阵;估算目标向量;基于Schwartz准则,通过最小二乘法估算格兰杰滞后模型的系数,确定所述生理电信号之间的格兰杰因果性。5.根据权利要求4所述的处理方法,其特征在于,所述格兰杰滞后模型的公式为:X(n)
i
=(x(n)
i
,...,x(n)
i+m-1
)
T
其中,X(n)
i
为第n个生理电信号的第i个时间窗的格兰杰滞后模型,x(n)
i
为第n个生理电信号的第i个时间窗的生理电信号值,n=1,...,M,i=1,...N,M为所研究的生理电信号的个数,N为时间窗长度,m为所述格兰杰滞后模型的阶数;所述输入矩阵的公式为:其中,Z
i
为第i个时间窗的输入矩阵,i=1,...N,N为时间窗长度,X(a)
i
为第a个生理电信号的第i个时间窗的格兰杰滞后模型,1<a<M,M为所研究的生理电信号的个数;所述去因矩阵的公式为:其中,P
i
为第i个时间窗的去因矩阵,i=1,...N,N为时间窗长度,M为所研究的生理电信号的个数;所述第一核矩阵的公式为:K
ij
...
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