【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑电数据预处理，尤其涉及一种脑电信号预处理方法、系统和终端设备。
技术介绍
1、脑电数据主要是指脑电波，脑电波主要出现在颞叶和枕叶。例如，熟睡、婴儿及严重器质性脑患者中都能观察到δ节律。波形为正弦波，30～50μv。波幅沿枕-顶-额-颞降低；正常情况下有明显调幅现象。与视觉活动有关，在觉醒安静闭目状态时出现的数量最多且振幅也最高。当进入睡眠时，α节律完全消失。α节律的频率、振幅和空域分布等因素是反映大脑的机能状态的重要指标。随着脑发育成熟或年龄的变化，α节律的数量逐渐增多，频率逐渐提高，至成年期趋于稳定，到老年期α节律则逐渐变慢。睡眠状态下，浅睡眠期的背景节律为5～6hz(θ波)；深睡眠期的背景节律为2～3hz(δ波)。
2、原始的脑电数据是由很多个样本点数所构成的一个有限的离散的时间序列数据。至于样本点数的多少，则由采样率所决定，比如采样率为1000hz，那么每秒就有1000个数据样本点。
3、每个样本点数据代表的是脑电波幅的大小，物理学上称为电压值，单位为伏特(v)，由于脑电信号通常较弱，所以更...
【技术保护点】
1.一种脑电信号预处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于接收的脑电采集设备采集的原始脑电信号，该方法还包括：删除来自被试头皮上双侧乳突点位置和/或来自眼电通道的原始脑电信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对采集的原始脑电信号进行伪迹去除操作和噪音去除操作步骤之后，该方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该
...【技术特征摘要】
1.一种脑电信号预处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于接收的脑电采集设备采集的原始脑电信号，该方法还包括：删除来自被试头皮上双侧乳突点位置和/或来自眼电通道的原始脑电信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对采集的原始脑电信号进行伪迹去除操作和噪音去除操作步骤之后，该方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述伪迹去除操作基于盲源分离技术，对采集的原始脑电信号进行伪迹去除操作包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述噪音去除操作基于典型相关分析技术，对采集的原始脑电信号进行噪音去除操作包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述噪音去除操作基于滤波处理和数学算法分解脑电信号和噪音，其中，所述滤波处理包含高通滤波、低通滤波、带通滤波和凹陷滤波中的多种。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述伪迹去除操作和噪音去除操作基于深度学习模型，对采集的原始脑电信号进行伪迹去除操作和噪音去...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：北京津发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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