【技术实现步骤摘要】
一种单通道脑电信号伪迹去除方法、设备及介质
[0001]本专利技术涉及一种单通道脑电信号伪迹去除方法
、
设备及介质，属于脑电信号预处理与特征提取
。
技术介绍
[0002]脑电信号
(EEG)
在医学临床
、
大脑意识及认知等研究活动中非常重要
。
但实际采集的脑电信号非常微弱，一般幅值仅有
10
～
50
μ
V(
微伏
)
，并且往往被多种伪迹成分所污染，特别是眼电伪迹的干扰，因而提取出纯净的脑电活动信号对临床诊断和科学研究意义重大
。
[0003]伪迹信号指的是脑电信号采集过程中由于头皮良好的导电性，采集到的眨眼或肌肉活动引起的电位差，一般来自于被试者的一些生理或心理活动，主要有眼电伪迹
、
舌电伪迹
、
肌电伪迹
、
脉搏伪迹和出汗伪迹等
。
眼电伪迹干扰是脑电信号中的常见干扰，严重影响到有用脑电信号的提取和分析
。
当眼球不动时为直流信号，脑电仪记录不到；当眼球运动时，则产生振幅较大的交流信号
。
所以眼球运动或眨眼都会引起较大的电位变化，形成了眼电；一部分眼电波沿颅骨传播，在脑电图上产生明显的偏转，形成了伪迹
。
[0004]传统的经验模态分解
(EMD
，
Empirical Mode Decompositio
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种单通道脑电信号伪迹去除方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤
1、
对原始待处理脑电信号
y(t)
进行
VMD
处理，得到特征模态分量矩阵
x(t)
；步骤
2、
对特征模态分量矩阵
x(t)
进行
ICA
处理，得到独立成分分量矩阵
s(t)
；步骤
3、
对独立成分分量矩阵
s(t)
进行
EOG
信号和
EEG
信号判定，得到
EOG
分量
s
EOG
(t)
，
EEG
分量
s
EEG
(t)
；步骤
4、
从
EOG
分量
s
EOG
(t)
中提取出
EEG
信息
s
′
EEG
(t)
，将
EEG
分量
s
EEG
(t)
与
EEG
信息
s
′
EEG
(t)
合并，得到
EEG
信号
s'(t)
；步骤
5、
对
EEG
信号
s'(t)
进行
ICA
逆变换
、VMD
逆变换，得到纯净的
EEG
信号
y
′
(t)。2.
根据权利要求1所述的一种单通道脑电信号伪迹去除方法，其特征在于：所述步骤1，具体包括：步骤
1.1、
采用乘法算子交替法方法项求取约束变分模型的最优解；步骤
1.2、
将最优解作为特征模态分量矩阵
x(t)
；其中，所述约束变分模型计算公式如下：其中，
m
为模态分解个数，
{u
i
(t),0<i≤m}
为求解
IMF
过程中
m
个分量的集合，通过不断迭代最终为所求目标值特征模态分量矩
x(t)
，
{x
i
(t),0<i≤m}
，
{
ω
m
}
为求解
IMF
过程中
m
个分量中心频率的集合，为二范数的平方，
y(t)
为采集到的原始待处理脑电信号，
δ
(t)
表示单位冲激函数，
t
表示时间，表示对时间
t
求偏导数，
j
代表虚数单位，
π
代表圆周率，
e
代表自然常数
。3.
根据权利要求2所述的一种单通道脑电信号伪迹去除方法，其特征在于：所述
m
值的设置应使各分量能量之和保持在某一稳定值左右浮动
。4.
根据权利要求1所述的一种单通道脑电信号伪迹去除方法，其特征在于：所述
ICA
处理采用
fastICA
算法
。5.
根据权利要求1所述的一种单通道脑电信号伪迹去除方法，其特征在于：所述步骤3，具体包括：步骤
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