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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108309290A(43)申请公布日2018.07.24(21)申请号201810156323.8(22)申请日2018.02.24(71)申请人华南理工大学地址510640广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人陈灿邢晓芬徐向民舒琳(74)专利代理机构广州市华学知识产权代理有限公司44245代理人林梅繁(51)Int.Cl.A61B5/0476(2006.01)A61B5/00(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称单通道脑电信号中肌电伪迹的自动去除方法(57)摘要本发明公开了一种用于单通道脑电信号中肌电伪迹的去除方法,将脑电信号通过SSA分解得到P个信号分量;将P个信号分量按行拼接成一个P维数据矩阵;将P维数据矩阵进行时间延迟处理得到若干个数据矩阵;利用MCCA对若干个数据矩阵进行盲源分离,得到源估计矩阵S和混合矩阵A;识别源估计矩阵中与肌电伪迹相关的源;去除源估计矩阵中的肌电伪迹,将识别为肌电伪迹的源置零,得到消除肌电伪迹后的源估计矩阵S’,并通过重构得到去除肌电伪迹后的多通道脑电信号X′=A*S′;将多通道脑电信号X’的各行求和,即可最终得到去除了肌电伪迹后的单通道脑电信号x’。本发明去除肌电伪迹的同时尽可能保留了脑电信息,提高了脑电信号分析的准确性。CN108309290ACN108309290A权利要求书1/2页1.单通道脑电信号中肌电伪迹的自动去除方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:将通过单通道脑电电极传感器采集得到的脑电信号通过奇异谱分析算法SSA分解得到P个信号分量;步骤二:将步骤一中得到的P个信号分量按行拼接成一个P维数据矩阵;步骤三:将拼接成的P维数据矩阵进行时间延迟处理,得到若干个数据矩阵;步骤四:利用多重集典型相关分析MCCA对步骤三中得到的若干个数据矩阵进行盲源分离,得到源估计矩阵S和混合矩阵A;步骤五:识别源估计矩阵中与肌电伪迹相关的源;步骤六:去除源估计矩阵中的肌电伪迹,将识别为肌电伪迹的源置零,得到消除肌电伪迹后的源估计矩阵S’,并通过重构得到去除肌电伪迹后的多通道脑电信号X′=A*S′;步骤七:将多通道脑电信号X’的各行求和,即可最终得到去除了肌电伪迹后的单通道脑电信号x’。2.根据权利要求1所述的单通道脑电信号中肌电伪迹的自动去除方法,其特征在于,步骤一中利用SSA将脑电信号分解为P个信号分量的过程为:(1)计算轨迹矩阵X对于给定的一维时间序列x=(x1,x2,…,xN),根据窗口长度L计算其轨迹矩阵X,轨迹矩阵X为Lx(N‐L+1)阶:(2)奇异值分解T定义矩阵S=XX,计算矩阵S的特征值和特征变量,并将特征值按降序排列:λ1,λ2,…,λN,其中λ1≥λ2≥,…,≥λN≥0,则其对应的特征向量为u1,u2,…,uL;将轨迹矩阵X表示为d个初等矩阵的和:X=X1+X2+…+Xd,其中d=argmaxi{λi>0},(3)分组将初等矩阵Xi的下标{1,2,…,d}分成p个不相交的子集I1,I2,…,Ip,设I={i1,i2,…,im},合成矩阵计算集合I1,I2,…,Ip的每个合成矩阵,轨迹矩阵X表示为:(4)对角平均将步骤(3)中分组得到的每个矩阵利用对角平均公式转换为长度为N的新序列则初始序列x被分解为p个序列之和:初始序列x指单通道含肌电伪迹的脑电信号。3.根据权利要求1所述的单通道脑电信号中肌电伪迹的自动去除方法,其特征在于,步骤四中利用MCCA进行盲源分离的过程为:对于给定的M个P维数据矩阵Xm,每个数据矩阵可表示为Xm(t)=Amym(t)或ym(t)=WmXm-1(t),其中Am=Wm,这里Am、Wm和ym(t)分别称为Xm(t)的混合矩阵、解混矩阵和典型变量矩阵,解混矩阵表示为通过最大化M个P维数据矩阵中相应盲信号源2CN108309290A权利要求书2/2页的总体相关性来实现各个数据矩阵的盲源分离,其目标函数分为P步:第一步:第二步到第P步:受限于其中,为Xm(t)的标准差;通过以上P步,得到数据矩阵Xm(t)的混合矩阵Am、解混矩阵Wm和典型变量矩阵ym(t),其中m=1,2,…,M。4.根据权利要求1所述的单通道脑电信号中肌电伪迹的自动去除方法,其特征在于,步骤三中将P维数据矩阵X进行时间延迟处理,得到M个数据矩阵:Xm(t)=X(t-(m-1)τ),m=1,2,…,M其中,τ为单位延迟时间。5.根据权利要求1所述的单通道脑电信号中肌电伪迹的自动去除方法,其特征在于,步骤五的过程为:计算源估计矩阵S中每个源si(t)的自相关系数,其中自相关系数的计算公式为:将自相关系数小于选定阈值的源判定为肌电伪迹。3CN108309290A说明书1/5页单通道脑电信号