【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信号处理以及脑电信号分析，具体涉及一种基于omega复杂度的信号相位-幅值耦合强度测量方法及装置。
技术介绍
1、在宏观尺度上，人脑的电活动通常以多个振荡动力学的存在为特征，这些振荡动力学由在空间上分布的相互作用的神经元集合所产生。神经振荡在许多大脑功能中起着重要作用，如学习、记忆和知觉。此外，大脑状态通常通过神经记录来观察，这些记录将局部脑网络活动投射到一维时间序列中。在这些记录中，潜在的振荡动力学之间的相互作用可通过交叉频率耦合来表征，它是指单通道脑电信号内部或不同通道脑电信号之间不同频段之间的耦合相关状态，是最近研究发现的与多重认知和行为状态相关的神经活动，是一种理解人类大脑生理或病理特征的新方法。神经科学的核心问题之一是如何在不同的时间和空间尺度上协调神经活动。一个很好的解决方案是根据全局神经元动力学来调制局部神经群体的活动。由于较大的神经元群体在较低的频率下振荡和同步，而较小的神经元群体在较高的频率下活跃。因此，交叉频率耦合将有助于同时在时间和空间尺度上灵活地协调神经活动。一些理论分析和实验结果表明，交叉频率耦合是神经元通信和编码的基础，它是神经振荡和大脑功能之间的桥梁。
2、从信号处理的角度来看，当一个频段的某些特征(例如幅度，相位)与同一信号或另一相关信号中不同频段的其他特征相互作用时，就会出现交叉频率耦合模式，其耦合强度依赖于大脑状态的变化。交叉频率耦合具有多种类型，其中相位-幅值耦合以及二次相位耦合已被广泛应用，且在神经信息处理和认知中发挥着重要的功能性作用。其中相位-幅值耦合反映了高
3、近年来许多研究人员致力于发展多种异常脑电信号的检测方法，以适用于不同的研究背景，并取得了大量成果。目前己有的对异常脑电信号的分析方法，其核心在于寻找有效的生物标记，以区分不同的生理性和病理性大脑状态，进而对癫痫病、阿尔兹海默症、帕金森综合征等神经系统疾病进行诊断及治疗。
4、先前的研究中已经引入了多种方法来度量相位-幅值耦合。最常用的几种方法包括：锁相值、平均矢量长度调制指数、kl调制指数、一般线性模型调制指数。然而，这几种常用的方法在稳健性和准确性方面仍有改进的空间。此外，kl调制指数方法背后的思想是将低频振荡的相位离散为n个相位段，并计算每个相位段对应的高频振荡的平均幅值以得到幅值分布序列，然后将该幅值分布序列与均匀分布之间的kullback-leibler距离定义为kl调制指数。然而，该方法只关注与n个相位段相对应的幅值时间序列的平均值，而落入每个相位段的幅值时间序列的波形细节将被完全忽略。这意味着kl调制指数在某些情况下可能无法检测到存在于神经振荡中的相位-幅值耦合。
技术实现思路
1、鉴于上述的分析，本专利技术旨在公开了一种基于omega复杂度的信号相位-幅值耦合强度测量方法及装置，以实现获取每个相位段对应的幅值时间序列的全局波形细节的目的。
2、本专利技术公开了一种基于omega复杂度的信号相位-幅值耦合强度测量方法，包括：
3、步骤s1、获得脑电原始信号中窄带低频信号的瞬时相位和窄带高频信号的瞬时幅值，分别构成相位瞬时值和幅值瞬时值的时间序列；并将相位瞬时值和幅值瞬时值的时间序列划分为等长的时间窗口；
4、步骤s2、在每个时间窗口中按照相位瞬时值的相位分布，将幅值瞬时值的时间序列划分成多个等长的幅值分布序列；其中，每个幅值分布序列中幅值瞬时值所对应的相位瞬时值均位于同一相位段内；根据幅值分布序列构建出用于衡量不同相位段所对应的幅值分布序列之间相似性的相关矩阵；
5、步骤s3、对每个时间窗口中构建的相关矩阵进行omega-复杂度计算，基于omega-复杂度建立相位-幅值耦合调制指数，确定出脑电原始信号的相位-幅值耦合的强度。
6、进一步地，所述步骤s1中包括：
7、1)对脑电原始信号x(t)进行带通滤波得到窄带低频分量xl(t)和窄带高频分量xh(t)；
8、2)利用希尔伯特变换提取窄带低频分量xl(t)的瞬时相位以及窄带高频分量xh(t)的瞬时幅值，分别记为和ah(t)；
9、3)通过滑窗将相位和幅值瞬时值的时间序列划分为k个等长的时间窗口。
10、进一步地，所述步骤s2中包括：
11、1)将相位范围[-π，π]离散为n个等间隔的相位段，以落入同一相位段内的相位瞬时值为索引找出对应的幅值瞬时值，构成一个幅值时间序列；
12、2)以去除异常值后的剩余幅值作为划分标准，将每个幅值时间序列划分为等间隔的m段，归一化处理后获得n个相位段所对应的n个长度为m的幅值分布序列；
13、3)基于kl距离计算任意两个相位段对应的幅值分布序列之间的js散度；
14、4)通过计算成对的幅值分布序列之间的js散度来构造相关矩阵。
15、进一步地，两个幅值分布序列pk和qk之间的kl距离为：
16、
17、基于kl距离计算的js散度为：
18、
19、进一步地，通过计算成对的幅值分布序列之间的js散度来构造相关矩阵c中的元素cij为：
20、cij＝1-djs(pk(i),pk(j))，i,j＝1,2,3,…n；。
21、进一步地，基于omega-复杂度建立的相位-幅值耦合调制指数为：
22、
23、
24、其中n为相位段数，λn为相关矩阵c的特征值，λ'n为归一化后的特征值，tr(c)为相关矩阵c的迹。
25、本专利技术还公开了一种基于omega复杂度的信号相位-幅值耦合强度测量装置，包括：
26、第一数据处理模块，用于获得脑电原始信号中窄带低频信号的瞬时相位和窄带高频信号的瞬时幅值，构成相位和幅值瞬时值的时间序列；并将相位和幅值瞬时值的时间序列划分为等长的时间窗口；
27、第二数据处理模块，在每个时间窗口中按照相位瞬时值的相位分布，将幅值瞬时值的时间序列划分成多个等长的幅值分布序列；其中，每个幅值分布序列中幅值瞬时值所对应的相位瞬时值均位于同一相位段内；根据幅值分布序列构建出用于衡量不同相位段所对应的幅值分布序列之间相似性的相关矩阵；
28、第三数据处理模块，用于对每个时间窗口中构建的相关矩阵进行omeg本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于Omega复杂度的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
6.根据权利要求4所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
7.一种基于Omega复杂度的信号相位-幅值耦合强度测量装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的信号相位-幅值耦合强度测量装置，其特征在于，所述第一数据处理模块，包括：
9.根据权利要求8所述的信号相位-幅值耦合强度测量装置，其特征在于，
10.根据权利要求8所述的信号相位-幅值耦合强度测量装置，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于omega复杂度的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的信号相位-幅值耦合强度测量方法，其特征在于，
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：白晓晨，李昕奇，崔广志，马俊，申茂冬，何芳，
申请(专利权)人：北京机械设备研究所，
类型：发明
国别省市：
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