基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程是：(1)利用采集系統(tǒng)采集受試者在不同視覺(jué)頻率刺激下的腦電信號(hào)；(2)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；(3)利用濾波器組對(duì)預(yù)處理后的腦電信號(hào)進(jìn)行濾波；(4)利用似然比計(jì)算方法計(jì)算濾波后的腦電信號(hào)與不同視覺(jué)刺激頻率之間的似然比，得到一個(gè)似然比組；(5)從似然比組中，找出最大的似然比所對(duì)應(yīng)的視覺(jué)刺激頻率，完成對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別。本發(fā)明同時(shí)利用了濾波器組和似然比檢驗(yàn)，克服了現(xiàn)有技術(shù)識(shí)別目標(biāo)個(gè)數(shù)較少的缺點(diǎn)，增加了識(shí)別目標(biāo)的個(gè)數(shù)，提高了腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率。
【專利說(shuō)明】
基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，更一步涉及在生命科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中應(yīng)用腦-機(jī)接口 (Brain-Computer Interface，BCI)系統(tǒng)對(duì)穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)腦電信號(hào)的處理方法。本發(fā)明通過(guò) 對(duì)穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)腦電信號(hào)的處理，最終用于單詞拼寫、控制輪椅、控制機(jī)器人等具有穩(wěn)態(tài)視 覺(jué)誘發(fā)腦-機(jī)接口的腦電產(chǎn)品控制。
【背景技術(shù)】
[0002] 穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)是大腦視覺(jué)皮層對(duì)處于視覺(jué)中心的閃爍刺激的一種生物反饋。研究 證明，處于視覺(jué)中心的閃爍刺激能夠?qū)σ曈X(jué)皮層的神經(jīng)元群在特定模式上的神經(jīng)活動(dòng)產(chǎn)生 增強(qiáng)作用，從而對(duì)腦電信號(hào)特定頻率成分的幅度進(jìn)行調(diào)控，且頻率響應(yīng)在視覺(jué)刺激頻率及 其倍頻處較強(qiáng)。因此，通過(guò)對(duì)受試者穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)腦電信號(hào)的分析，判別受試者視覺(jué)刺激頻 率，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)外界裝置的控制。目前，穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)腦電信號(hào)的分析方法有典型相關(guān)分析 方法和功率譜分析方法等。
[0003] 華南理工大學(xué)擁有的專利技術(shù)"一種基于多模態(tài)腦機(jī)接口的意識(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法" (申請(qǐng)?zhí)?01510253168.8,申請(qǐng)日 2015.05.15,授權(quán)號(hào)CN 104921723A，授權(quán)日 2015.09.23) 中提出一種基于多模態(tài)腦機(jī)接口的意識(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法。該專利技術(shù)將P300和穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā) 相結(jié)合，將P300和穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)分開設(shè)計(jì)，腦電數(shù)據(jù)被分成兩份，最后采用相加的法則來(lái)結(jié) 合P300和穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的檢測(cè)結(jié)果，增加了算法的復(fù)雜度，在一定程度上提高了拼寫準(zhǔn)確 率。該方法存在的不足之處是，視覺(jué)刺激時(shí)間比較長(zhǎng)，不僅會(huì)使被試者產(chǎn)生視覺(jué)疲勞，影響 識(shí)別的準(zhǔn)確率，而且不適用于實(shí)時(shí)檢測(cè)。
[0004] 鄧志東在其發(fā)表的論文"一種基于SSVEP的仿人機(jī)器人異步腦機(jī)接口控制系統(tǒng)" (機(jī)器人，2011，33 (2): 129-135)中提出了一種基于SSVEP的仿人機(jī)器人的控制方法。該方法 通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取和模式分類，來(lái)判別使用者的控制意圖，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)器人的 遠(yuǎn)程控制。該方法存在的不足之處是，使用者的控制屏幕只有上下左右四個(gè)刺激目標(biāo)，代表 可以實(shí)現(xiàn)四種不同的控制命令，但在實(shí)際應(yīng)用中四種控制命令相對(duì)較少，難以滿足人們的 要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電 信號(hào)處理方法。
[0006] 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的基本思路是:將采集的多通道腦電信號(hào)做預(yù)處理;利用濾波器 組對(duì)預(yù)處理后的腦電信號(hào)進(jìn)行濾波，充分利用腦電信號(hào)的諧波信號(hào)；同時(shí)使用似然比檢驗(yàn) 對(duì)數(shù)據(jù)的高利用率特性，在視覺(jué)刺激時(shí)間較短、刺激目標(biāo)較多的情況下，完成對(duì)腦電信號(hào)的 識(shí)別。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明具體實(shí)現(xiàn)步驟包括如下：
[0008] (1)采集數(shù)據(jù)：
[0009] 腦電信號(hào)采集系統(tǒng)通過(guò)受試者佩戴的電極帽，采集受試者在視覺(jué)刺激顯示屏上按 不同頻率閃爍的40個(gè)白色正方形塊的刺激下，電極帽上所有電極的1024個(gè)采樣點(diǎn)的腦電信 號(hào)；
[0010] (2)預(yù)處理：
[0011] (2a)用受試者電極帽上每個(gè)電極采集的腦電信號(hào)減去所有電極腦電信號(hào)的均值， 得到基線校正后的腦電信號(hào)；
[0012] (2b)利用EEGLAB軟件，在基線校正后的腦電信號(hào)中截取受試者在視覺(jué)刺激過(guò)程中 的腦電信號(hào)，得到截取后的腦電信號(hào)；
[0013] (2c)將截取后的腦電信號(hào)降采樣，得到預(yù)處理后的腦電信號(hào)；
[0014] (3)帶通濾波：
[0015] 利用帶通濾波器組對(duì)預(yù)處理后的腦電信號(hào)進(jìn)行濾波，得到子頻帶腦電信號(hào)矩陣 組；
[0016] (4)檢驗(yàn)似然比：
[0017] (4a)利用參考信號(hào)公式，計(jì)算每個(gè)視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣，將所有視覺(jué)刺 激頻率的參考信號(hào)矩陣組成一個(gè)參考信號(hào)組；
[0018] (4b)從參考信號(hào)矩陣組中任意選取一個(gè)視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣，利用似然 比計(jì)算方法，計(jì)算視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的相關(guān)系 數(shù)；
[0019] (4c)將視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的相關(guān)系數(shù) 帶入到濾波器影響因子公式，計(jì)算視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組 之間的似然比；
[0020] (4d)將計(jì)算得到的視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間 的似然比放到似然比組中；
[0021] (4e)判斷參考信號(hào)矩陣組中參考信號(hào)矩陣是否選取完，若是，則執(zhí)行步驟(5)，否 貝IJ，執(zhí)行步驟(4b);
[0022] (5)識(shí)別腦電信號(hào)：
[0023] (5a)從視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的似然比組 中，找出最大的似然比所對(duì)應(yīng)的視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣；
[0024] (5b)在視覺(jué)刺激顯示屏上找出閃爍頻率與參考信號(hào)矩陣的視覺(jué)刺激頻率相同的 白色正方形塊，該正方形塊為被試者的刺激目標(biāo)，完成對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別。
[0025] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比有以下優(yōu)點(diǎn)：
[0026] 第一、由于本發(fā)明采用了似然比檢驗(yàn)的方法分析腦電信號(hào)，充分的利用了腦電信 號(hào)的每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)整組數(shù)據(jù)的影響，因此只需要少量的數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別，克服了現(xiàn) 有技術(shù)中刺激時(shí)間比較長(zhǎng)，不適用于實(shí)時(shí)檢測(cè)的缺點(diǎn)，使得本發(fā)明能夠縮短刺激時(shí)間，實(shí)現(xiàn) 實(shí)時(shí)檢測(cè)。
[0027] 第二、由于本發(fā)明在分析腦電信號(hào)前，采用了一個(gè)濾波器組對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行濾波， 充分的利用了腦電信號(hào)中的諧波信號(hào)，減少了相鄰目標(biāo)之間的干擾，克服了現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法 精確分辨目標(biāo)個(gè)數(shù)相對(duì)較多的缺點(diǎn)，使得本發(fā)明增加了識(shí)別目標(biāo)的個(gè)數(shù)，提高了腦電信號(hào) 的識(shí)別準(zhǔn)確率。
【附圖說(shuō)明】
[0028]圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0029]圖2為本發(fā)明視覺(jué)刺激的時(shí)序圖；
[0030]圖3為本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)對(duì)腦電信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確率隨視覺(jué)刺激時(shí)間的變化曲線 圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的描述。
[0032] 參照附圖1，本發(fā)明的具體步驟如下。
[0033]步驟1，采集數(shù)據(jù)。
[0034]腦電信號(hào)采集系統(tǒng)通過(guò)受試者佩戴的電極帽，采集受試者在視覺(jué)刺激顯示屏上按 不同頻率閃爍的40個(gè)白色正方形塊的刺激下，電極帽上所有電極的1024個(gè)采樣點(diǎn)的腦電信 號(hào)。
[0035]參考圖2,本發(fā)明視覺(jué)刺激的時(shí)序是:開始0秒至1秒時(shí)被試者休息，隨后40個(gè)白色 正方形塊按照不同的頻率閃爍，并持續(xù)4秒，受試者在此期間選擇一個(gè)白色正方形塊注視4 秒，進(jìn)行視覺(jué)刺激。每次視覺(jué)刺激后休息1秒，然后再選擇另一個(gè)閃爍塊凝視4秒，重復(fù)40次。 [0036]受試者佩戴電極帽，坐在椅子上平視距其60cm左右的視覺(jué)刺激顯示屏。腦電信號(hào) 采集系統(tǒng)的采樣頻率為1024Hz，測(cè)試電極分別為01，02,0z，P07，P08，P0z，P3，P4，P Z。在本發(fā) 明采集數(shù)據(jù)步驟中，視覺(jué)刺激顯示屏上有40個(gè)代表不同字母的白色正方形塊，當(dāng)刺激開始 時(shí)40個(gè)白色正方形塊按照不同的頻率閃爍。
[0037] 步驟2,預(yù)處理。
[0038]用受試者電極帽上每個(gè)電極采集的腦電信號(hào)減去所有電極腦電信號(hào)的均值，得到 基線校正后的腦電信號(hào)。
[0039]利用EEGLAB軟件，在基線校正后的腦電信號(hào)中截取受試者在視覺(jué)刺激過(guò)程中的腦 電信號(hào)，得到截取后的腦電信號(hào)。
[0040] 將截取后的腦電信號(hào)降采樣，得到預(yù)處理后的腦電信號(hào)。
[0041] 降采樣是指取截取后的1024個(gè)采樣點(diǎn)的腦電信號(hào)采樣點(diǎn)的1/4,得到256個(gè)采樣點(diǎn) 的腦電信號(hào)，將其作為預(yù)處理后的腦電信號(hào)。
[0042] 步驟3,帶通濾波。
[0043] 利用通帶頻率的計(jì)算公式，分別計(jì)算每個(gè)濾波器的通帶頻率，用所得到的通帶頻 率構(gòu)建一個(gè)帶通濾波器，將5個(gè)帶通濾波器組成一個(gè)帶通濾波器組。
[0044] 通帶頻率的計(jì)算公式如下：
[0045] fq = f*q
[0046] 其中，fq表示每一個(gè)濾波器的通帶頻率，f表示第一個(gè)濾波器的通帶頻率，根據(jù)腦 電信號(hào)的頻率范圍，選取f =[0.001，10]，q表示當(dāng)前濾波器，q = l，2,…，5。
[0047]利用帶通濾波器組對(duì)預(yù)處理后的腦電信號(hào)進(jìn)行濾波，得到子頻帶腦電信號(hào)矩陣 組。
[0048] 步驟4,檢驗(yàn)似然比。
[0049] (4a)利用參考信號(hào)公式，計(jì)算每個(gè)視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣，將所有視覺(jué)刺 激頻率的參考信號(hào)矩陣組成一個(gè)參考信號(hào)組。
[0050] 參考信號(hào)公式如下：
[0051]
[0052]其中，Yf表示每個(gè)視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣，sin表示取正弦操作，cos表示取 余弦操作，表示圓周率，f表示被試者的視覺(jué)刺激頻率，該頻率表示顯示在視覺(jué)刺激顯示屏 上的一個(gè)白色正方形塊的閃爍頻率，η表示正余弦函數(shù)的諧波數(shù)目，n = 3，s表示子頻帶腦電 信號(hào)矩陣的采樣點(diǎn)，s = 256，t表示被試者的視覺(jué)刺激時(shí)間。
[0053] (4b)從參考信號(hào)矩陣組中任意選取一個(gè)視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣，利用似然 比計(jì)算方法，計(jì)算視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的相關(guān)系 數(shù)，其具體步驟如下：
[0054]第一步，從子頻帶腦電信號(hào)矩陣組中任意選取一個(gè)子頻帶腦電信號(hào)矩陣。
[0055] 第二步，按照下式，構(gòu)造一個(gè)子頻帶腦電信號(hào)矩陣與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩 陣的和矩陣：
[0056]
[0057] 其中，X表示子頻帶腦電信號(hào)矩陣與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣的和矩陣，[]表 示矩陣操作，X1表示子頻帶腦電信號(hào)矩陣，X 2表示視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣。
[0058]第三步，按照下式，求解目標(biāo)矩陣的均方差值：
[0059]
[0060] 其中J表示目標(biāo)矩陣按行求平均后得到的行均值，N表示目標(biāo)矩陣每一行元素的 總數(shù)，Σ表示求和操作，Xk表示目標(biāo)矩陣中的第k列元素，Ψ表示目標(biāo)矩陣的均方差值，T表 示轉(zhuǎn)置操作。
[0061] 第四步，按照下式，求解子頻帶腦電信號(hào)矩陣X1與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣X2 之間的相關(guān)系數(shù)：
[0062]
[0063]其中，r表示子頻帶腦電信號(hào)矩陣X1與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣X2之間的相關(guān) 系數(shù)，表示和矩陣X的均方差值，Ψη表示子頻帶腦電信號(hào)矩陣X1的均方差值，*表示乘法 操作，Ψ22表示視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣X 2的均方差值，V2表示視覺(jué)刺激頻率的參考信 號(hào)矩陣X2行的總數(shù)。
[0064] 第五步，判斷子頻帶腦電信號(hào)矩陣組中子頻帶腦電信號(hào)矩陣是否選取完，若是，則 得到視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的相關(guān)系數(shù)，執(zhí)行步驟 (4c)，否則，執(zhí)行本步驟的第二步。
[0065] (4c)將視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的相關(guān)系數(shù) 帶入到濾波器影響因子公式，計(jì)算視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組 之間的似然比。
[0066] 濾波器影響因子公式如下：
[0067]
[0068] 其中，Wj表示第j個(gè)子頻帶腦電信號(hào)矩陣與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣之間的 系數(shù)權(quán)重，a表示乘性權(quán)重因子，a = 1.25，b表示加性權(quán)重因子，b = 0.25，p表示視覺(jué)刺激頻 率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的似然比，Σ表示求和操作，q表示當(dāng)前濾 波器，q=l，2，···，5,〇表示第j個(gè)子頻帶腦電信號(hào)矩陣與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣之 間的相關(guān)系數(shù)。
[0069] (4d)將計(jì)算得到的視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間 的似然比放到似然比組中。
[0070] (4e)判斷參考信號(hào)矩陣組中參考信號(hào)矩陣是否選取完，若是，執(zhí)行步驟5,否則，執(zhí) 行步驟(4b)。
[0071] 步驟5,識(shí)別腦電信號(hào)。
[0072] 從視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的似然比組中，找 出最大的似然比所對(duì)應(yīng)的視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣。
[0073] 在視覺(jué)刺激顯示屏上找出閃爍頻率與參考信號(hào)矩陣的視覺(jué)刺激頻率相同的白色 正方形塊，該正方形塊為被試者的刺激目標(biāo)，完成對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別。
[0074] 下面通過(guò)仿真對(duì)本發(fā)明的效果做進(jìn)一步說(shuō)明。
[0075] 1.仿真條件：
[0076]本發(fā)明的仿真實(shí)驗(yàn)是在MATLABR2010a的軟件環(huán)境下進(jìn)行的。#
[0077] 2.仿真內(nèi)容：
[0078] 視覺(jué)刺激界面上40個(gè)正方形塊的閃爍頻率依次為:8. OHz，8.2Hz，……，15.8Hz，每 次增加0.2Hz。選擇自愿參與本次實(shí)驗(yàn)的10名大學(xué)生或研究生作為被試者，其中男性5名，女 性5名，年齡在20~25歲之間，平均年齡為23歲，視力或矯正視力正常。每個(gè)被試者共做6組 實(shí)驗(yàn)，每組包括40個(gè)閃爍周期，被試者與視覺(jué)刺激屏幕的距離為60cm，視線基本保持與屏幕 中心平行，在每組實(shí)驗(yàn)結(jié)束后讓被試者休息3分鐘。
[0079] 3.仿真效果分析：
[0080]圖3給出了腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率隨視覺(jué)刺激時(shí)間的變化曲線。圖3中的橫坐標(biāo)表 示視覺(jué)刺激時(shí)間，縱坐標(biāo)表示腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率。圖3中以五角星標(biāo)識(shí)的曲線表示本發(fā) 明對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率的曲線。圖3中以圓圈標(biāo)識(shí)的曲線表示現(xiàn)有技術(shù)中的典型相關(guān) 分析方法對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率的曲線。圖3中以正方形標(biāo)識(shí)的曲線表示現(xiàn)有技術(shù)中的 LRT方法對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率的曲線。圖3中以菱形標(biāo)識(shí)的曲線表示現(xiàn)有技術(shù)中的功率 譜分析法方法對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率的曲線。比較圖3中的四條曲線可以看出，在視覺(jué)刺 激時(shí)間較短的情況下，本發(fā)明所述方法對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率要明顯高于現(xiàn)有方法，說(shuō) 明本發(fā)明的方法對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別要優(yōu)于現(xiàn)有方法。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法，包括如下步驟： (1) 采集數(shù)據(jù)： 腦電信號(hào)采集系統(tǒng)通過(guò)受試者佩戴的電極帽，采集受試者在視覺(jué)刺激顯示屏上按不同 頻率閃爍的40個(gè)白色正方形塊的刺激下，電極帽上所有電極的1024個(gè)采樣點(diǎn)的腦電信號(hào)； (2) 預(yù)處理： (2a)用受試者電極帽上每個(gè)電極采集的腦電信號(hào)減去所有電極腦電信號(hào)的均值，得到 基線校正后的腦電信號(hào)； (2b)利用EEGLAB軟件，在基線校正后的腦電信號(hào)中截取受試者在視覺(jué)刺激過(guò)程中的腦 電信號(hào)，得到截取后的腦電信號(hào)； (2c)將截取后的腦電信號(hào)降采樣，得到預(yù)處理后的腦電信號(hào)； (3) 帶通濾波： (3a)利用通帶頻率的計(jì)算公式，分別計(jì)算每個(gè)濾波器的通帶頻率，用所得到的通帶頻 率構(gòu)建一個(gè)帶通濾波器，將5個(gè)帶通濾波器構(gòu)成一個(gè)帶通濾波器組； (3b)利用帶通濾波器組對(duì)預(yù)處理后的腦電信號(hào)進(jìn)行濾波，得到子頻帶腦電信號(hào)矩陣 組； (4) 檢驗(yàn)似然比： (4a)利用參考信號(hào)公式，計(jì)算每個(gè)視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣，將所有視覺(jué)刺激頻 率的參考信號(hào)矩陣組成一個(gè)參考信號(hào)組； (4b)從參考信號(hào)矩陣組中任意選取一個(gè)視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣，利用似然比計(jì) 算方法，計(jì)算視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的相關(guān)系數(shù)； (4c)將視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的相關(guān)系數(shù)帶入 到濾波器影響因子公式，計(jì)算視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間 的似然比； (4d)將計(jì)算得到的視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的似 然比放到似然比組中； (4e)判斷參考信號(hào)矩陣組中參考信號(hào)矩陣是否選取完，若是，則執(zhí)行步驟(5)，否則，執(zhí) 行步驟(4b); (5) 識(shí)別腦電信號(hào)： (5a)從視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的似然比組中，找 出最大的似然比所對(duì)應(yīng)的視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣； (5b)在視覺(jué)刺激顯示屏上找出閃爍頻率與參考信號(hào)矩陣的視覺(jué)刺激頻率相同的白色 正方形塊，該正方形塊為被試者的刺激目標(biāo)，完成對(duì)腦電信號(hào)的識(shí)別。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法，其特征在于：步驟 (2c)中所述的降采樣是指，取截取后的1024個(gè)采樣點(diǎn)的腦電信號(hào)采樣點(diǎn)的1/4,得到256個(gè) 采樣點(diǎn)的腦電信號(hào)，將其作為預(yù)處理后的腦電信號(hào)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法，其特征在于：步驟 (3a)中所述的帶通濾波器組中任意一個(gè)濾波器的通帶頻率的計(jì)算公式如下： fq = f 氺 q 其中，fq表示濾波器的通帶頻率，f表示第一個(gè)濾波器的通帶頻率，f= [0.001，10]，q表 示當(dāng)前濾波器，q = l，2，···，5。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法，其特征在于：步驟 (4a)中所述的參考信號(hào)公式如下：其中，Yf表示每個(gè)視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣，sin表示取正弦操作，cos表示取余弦 操作，31表示圓周率，f表示被試者的視覺(jué)刺激頻率，該頻率表示顯示在視覺(jué)刺激顯示屏上的 一個(gè)白色正方形塊的閃爍頻率，η表示正余弦函數(shù)的諧波數(shù)目，n = 3，s表示子頻帶腦電信號(hào) 矩陣的采樣點(diǎn)，s = 256，t表示被試者的視覺(jué)刺激時(shí)間。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法，其特征在于：步驟 (4b)中所述的似然比計(jì)算方法的具體步驟如下： 第一步，從子頻帶腦電信號(hào)矩陣組中任意選取一個(gè)子頻帶腦電信號(hào)矩陣； 第二步，按照下式，構(gòu)造一個(gè)子頻帶腦電信號(hào)矩陣與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣的 和矩陣；其中，X表示子頻帶腦電信號(hào)矩陣與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣的和矩陣，[]表示矩 陣操作，X1表示子頻帶腦電信號(hào)矩陣，X2表示視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣； 第三步，按照下式，求解目標(biāo)矩陣的均方差值： I iV μ其中，?表示目標(biāo)矩陣按行求平均后得到的行均值，Ν表示目標(biāo)矩陣每一行元素的總數(shù)， Σ表示求和操作，xk表示目標(biāo)矩陣中的第k列元素，Ψ表示目標(biāo)矩陣的均方差值，Τ表示轉(zhuǎn)置 操作； 第四步，按照下式，求解子頻帶腦電信號(hào)矩陣X1與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣X2之間 的相關(guān)系數(shù)：其中，r表示子頻帶腦電信號(hào)矩陣X1與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣X2之間的相關(guān)系 數(shù)，Ψ:表示和矩陣X的均方差值，Ψη表示子頻帶腦電信號(hào)矩陣X1的均方差值，*表示乘法操 作，Ψ 22表示視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣X2的均方差值，^表示視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào) 矩陣 X2行的總數(shù)； 第五步，判斷子頻帶腦電信號(hào)矩陣組中子頻帶腦電信號(hào)矩陣是否選取完，若是，則得到 視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的相關(guān)系數(shù)，否則，執(zhí)行第二 步。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)的腦電信號(hào)處理方法，其特征在于：步驟 (4c)中所述的濾波器影響因子公式如下：其中，^表示第j個(gè)子頻帶腦電信號(hào)矩陣與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣之間的系數(shù)權(quán) 重，a表示乘性權(quán)重因子，a = 1.25，b表示加性權(quán)重因子，b = 0.25，P表示視覺(jué)刺激頻率的參 考信號(hào)矩陣與子頻帶腦電信號(hào)矩陣組之間的似然比，Σ表示求和操作，q表示當(dāng)前濾波器，q = 1，2，···，5,〇表示第j個(gè)子頻帶腦電信號(hào)矩陣與視覺(jué)刺激頻率的參考信號(hào)矩陣之間的相 關(guān)系數(shù)。
【文檔編號(hào)】A61B5/0476GK105942975SQ201610247976
【公開日】2016年9月21日
【申請(qǐng)日】2016年4月20日
【發(fā)明人】石光明, 王凱, 王永杰, 李甫, 李文燦, 李宇琛, 王曉甜
【申請(qǐng)人】西安電子科技大學(xué)