脑电信号的自适应降噪方法及装置、设备、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于信号处理技术领域，公开了一种脑电信号的自适应降噪方法及装置、设备、存储介质，通过构建空间协方差矩阵，对空间协方差矩阵进行特征值分解以提取第一主成分向量，结合用户脑电信号复构滤波信号，可以考虑到脑电信号的空间分布特性，以及通过根据目标信号段计算不同时间窗口内的状态协方差矩阵，可以同时考虑到脑电信号的时间统计特性，基于此，根据状态协方差矩阵提取第二主成分向量，结合目标信号段对自适应滤波器进行优化，获得经过优化的滤波器系数向量，再对目标信号段进行降噪处理，可以大幅提升自适应降噪的针对性，更加精准地消除背景噪声，有效保留脑电信号的关键特征，提高脑电信号的自适应降噪效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信号处理，具体涉及一种脑电信号的自适应降噪方法及装置、设备、存储介质。

技术介绍

1、脑电信号包含有丰富的大脑活动信息，对脑电信号的分析可以实现对人的意图、情绪等状态的监测，应用于脑机接口、医学診断等领域。但是脑电信号极易受复杂环境中的眼动、肌电等生理噪声以及外部电磁噪声的影响，存在较高的背景噪声。直接对含噪声的原始脑电信号进行分析，其结果准确性较差。

2、为提高脑电信号分析的准确性，需要对信号进行有效的降噪处理，以提高脑电信号在复杂环境下的信噪比。传统的信号降噪方法包括小波变换、自回归模型等，更进一步的，现有技术中也有提出一些通过将小波变换与自适应滤波算法相结合进行降噪的方法。但在实践中发现，现有这些方法对含复杂噪声的脑电信号的降噪效果一般，难以有效恢复脑机交互所需的信号细微特征，导致无法实现对脑电信号的准确分析和交互应用。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种脑电信号的自适应降噪方法及装置、设备、存储介质，可以大幅提升自适应降噪的针对性，更加精准地消除背景噪声，有效保留本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，根据所述第一滤波信号，构建空间协方差矩阵，包括：

3.如权利要求1所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，根据所述第二滤波信号提取得到多个信号段，包括：

4.如权利要求1所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，从多个所述信号段中确定出目标信号段，包括：

5.如权利要求1所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，根据所述目标信号段计算不同时间窗口内的状态协方差矩阵，包括：

6.如权利要求1至5任一项所述的脑电...

【技术特征摘要】

1.一种脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，根据所述第一滤波信号，构建空间协方差矩阵，包括：

3.如权利要求1所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，根据所述第二滤波信号提取得到多个信号段，包括：

4.如权利要求1所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，从多个所述信号段中确定出目标信号段，包括：

5.如权利要求1所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，根据所述目标信号段计算不同时间窗口内的状态协方差矩阵，包括：

6.如权利要求1至5任一项所述的脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，根据所述目标信号段和所述第二主成分向量，对自适应滤波器进行参数优化，...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡方扬，魏彦兆，李宝宝，
申请(专利权)人：小舟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：