神经电信号压缩感知处理方法及电路.pdf

(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CN109938696A(43)申请公布日2019.06.28(21)申请号201910225033.9(22)申请日2019.03.22(71)申请人江南大学地址214000江苏省无锡市蠡湖大道1800号(72)发明人虞致国魏朋博顾晓峰(74)专利代理机构哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司23211代理人林娟(51)Int.Cl.A61B5/00(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称神经电信号压缩感知处理方法及电路(57)摘要本发明公开了神经电信号压缩感知处理方法及电路，属于神经电信号处理技术领域。通过将含有尖峰的当前数据压缩段的全部神经电信号进行压缩，所述当前数据压缩段指所检测到的尖峰所在的N个神经电信号数据，而将不含有尖峰的当前数据压缩段的神经电信号清除，使得尖峰所在时间段的数据全部输出，较完整的保留了神经电信号中的尖峰信号，且有效解决了现有的去噪处理之后的神经电信号其尖峰和非尖峰的连接处不平滑，导致重构性能不佳的问题，另外，本申请避免了传统神经电信号处理中，在尖峰对齐阶段需要寻找有效电位信号段中相邻采样点的最大差值所做的减法和比较运算，从而，使得电路的运算量更少、硬件资源消耗更低。CN109938696ACN109938696A权利要求书1/2页1.一种神经电信号压缩感知处理方法，其特征在于，所述方法包括：设定压缩比表示将每N个神经电信号数据压缩为M个，N＞M；对神经电信号进行尖峰检测，当检测到尖峰时，按照预先设定好的压缩比将当前数据压缩段的全部神经电信号进行压缩，所述当前数据压缩段指所检测到的尖峰所在的N个神经电信号数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述当前数据压缩段中未检测到尖峰时，将当前数据压缩段的神经电信号清除，即设置为0，且不进行压缩处理。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对神经电信号进行尖峰检测之前，包括：设定时钟频率；所述对神经电信号进行尖峰检测为根据时钟频率以及压缩比对神经电信号进行尖峰检测。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据时钟频率以及压缩比对神经电信号进行尖峰检测，包括：利用非线性能量算子NEO算法、绝对值法或稳定小波变换积法检测尖峰。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述NEO算法定义如下：NEO(n)＝x2(n)-x(n+1)×x(n-1)(1)其中，x(n)代表第n个信号，x(n+1)代表第n+1个信号，x(n-1)代表第n-1个信号。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用非线性能量算子NEO算法检测尖峰包括：S1确定神经电信号尖峰阈值：选定确定所述神经电信号阈值的神经电信号，根据选定的确定所述神经电信号阈值的神经电信号中的信号数据，采用下述公式计算神经电信号尖峰阈值，NEO(n)＝x2(n)-x(n+1)×x(n-1)(1)其中，CENG为常数取值为8；NENG代表选定用来确定所述神经电信号阈值的神经电信号数据段中数据的个数；S2检测尖峰：根据上述式(1)计算待检测神经电信号的NEO(n)，当NEO(n)>THR时，判断存在尖峰。7.一种神经电信号压缩感知处理电路，其特征在于，所述电路采用权利要求1-6任一所述的神经电信号压缩感知处理方法对神经电信号进行处理，所述电路包括：时钟复位模块、尖峰检测模块、信号存储模块、信号处理模块和矩阵生成模块；所述时钟复位模块分别和所述尖峰检测模块、信号存储模块、信号处理模块和矩阵生成模块连接，所述尖峰检测模块、信号存储模块和信号处理模块顺次连接，所述矩阵生成模块和所述信号处理模块连接；所述时钟复位模块用于对所述尖峰检测模块、信号存储模块、信号处理模块和矩阵生成模块提供全局时钟和复位操作；所述尖峰检测模块用于检测神经电信号的尖峰；所述信号存储模块用于根据尖峰检测的情况存储神经电信号，所述信号处理模块用于对所述信号存储模块所存储的神经电信号进行压缩处理并存储得到的压缩信号，所述矩阵生成模块用2CN109938696A权利要求书2/2页于提供所述信号处理模块进行压缩时所需的测量矩阵。8.根据权利要求7所述的神经电信号压缩感知处理电路，其特征在于，所述信号处理模块在神经电信号进行压缩处理时，将存在尖峰的N个神经电信号全部压缩，将不存在尖峰的N个神经电信号全部清除，即设置为0，且不进行压缩处理。9.根据权利要求7所述的神经电信号压缩感知处理电路，其特征在于，所述尖峰检测模块采用非线性能量算子NEO算法、绝对值法或稳定小波变换积法检测神经电信号的尖峰。10.权利要求1-6任一所述的神经电信号压缩感知处理方法和/或权利要求7-9任一所述的神经电信号压缩感知处理电路在神经电信号处理技术领域内的应用。3CN