超高导联脑电图机信号滤波方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及脑电信号处理技术领域，公开了一种超高导联脑电图机信号滤波方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取脑电图机系统采集的超高导联脑电信号数据；对超高导联脑电信号数据进行处理，得到参考信号和输入信号；将参考信号和输入信号同步输入RBF神经网络模型进行滤波；根据自适应滤波算法优化RBF神经网络模型的参数，以输出滤波后的脑电信号数据。本发明专利技术中采用自适应滤波算法结合RBF神经网络的滤波技术对超高导联脑电图机的海量数据进行滤波，自适应滤波算法和RBF神经网络优势互补，有助于提高脑电信号处理的整体性能，尤其是在易受噪声环境干扰的脑电信号中进一步对高通量信号进行有效滤波，增强信号质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及脑电信号处理，尤其涉及一种超高导联脑电图机信号滤波方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、当前脑电信号常用滤波方法包括中值滤波、自适应滤波、巴特沃斯滤波、小波变换、盲源分离算法、深度学习算法等，将收集的数据采用上述滤波方法进行清洗得到纯净数据集。然而，现有技术中，对数据进行滤波处理后存在特征提取或模式识别性能有限的问题，最终识别效果无法进一步显著提升的因素中数据预处理滤波占据一定比例。且对于超高导联海量数据，现有滤波方法无法同时兼顾运算处理速度和信号质量，即面临着计算复杂度高运算处理速度慢，无法达到快速收敛得到更低噪声干扰的信号等问题。

技术实现思路

1、本专利技术的主要目的在于提供一种超高导联脑电图机信号滤波方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有脑电信号常用滤波方式对于超高导联海量数据存在识别效果差、计算复杂度高、运算处理速度慢等问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种超高导联脑电图机信号滤波方法，包括：

3、获取脑电图机系统采集的超高导联脑电信号数据；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种超高导联脑电图机信号滤波方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述超高导联脑电信号数据进行处理，得到参考信号和输入信号，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于Mallat小波变换对所述诱发电位进行滤波，得到初始去噪信号并将所述初始去噪信号作为输入信号，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据自适应滤波算法优化所述RBF神经网络模型的参数，以输出滤波后的脑电信号数据，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据归一化最小均方滤波算法以及仿射投影滤波算法优化...

【技术特征摘要】

1.一种超高导联脑电图机信号滤波方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述超高导联脑电信号数据进行处理，得到参考信号和输入信号，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于mallat小波变换对所述诱发电位进行滤波，得到初始去噪信号并将所述初始去噪信号作为输入信号，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据自适应滤波算法优化所述rbf神经网络模型的参数，以输出滤波后的脑电信号数据，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据归一化最小均方滤波算法以及仿射投影滤波算法优化所述rbf神经网络模型的参数，包括：

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄立，黄晟，张弯，倪常茂，周宇，黄玉钊，
申请(专利权)人：武汉衷华脑机融合科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：