[发明专利]睡眠状态分析中的脑电信号预处理方法和系统

说明书

本发明涉及一种睡眠状态分析中的脑电信号预处理方法和系统，其中所述方法包括：采集用户在睡眠过程中产生的原始脑电信号；根据预设的中值滤波的窗口长度，对原始脑电信号进行中值滤波，滤除基线漂移；根据滤波后的脑电信号频率和幅值对中值滤波的窗口长度自适应调整，直至滤波后的脑电信号在经过小波分解后的设定频段内的能量最大，且脑电信号幅度的均值绝对值最小；输出滤除基线漂移的脑电信号。本发明的技术，在中值滤波滤除基线漂移、保留脑电信号的有用信息的基础上，通过自适应调整的中值滤波的窗口长度，使得滤波后的信号频率更加符合临床需要，且均值最小，可以准确判断脑电信号的类型。

技术领域

本发明涉及辅助睡眠技术领域，特别是涉及一种睡眠状态分析中的脑电信号预处理方法和系统。

背景技术

在睡眠中，人体进行了自我放松及恢复的过程，因此良好的睡眠是保持身体健康的一项基本条件；但是由于工作压力大、生活作息不规律等原因，导致了部分人群的睡眠质量欠佳，表现为失眠、半夜惊醒等。

目前市面上已经有一些设备来帮助人们入睡，提高睡眠质量。例如在某一特定睡眠状态下通过声音、光信号等人工干预，避免在熟睡状态下叫醒用户等。对于辅助睡眠的设备而言，为了真正达到提高用户睡眠质量的目的，正确的识别用户的睡眠状态是非常重要的。

而要识别用户的睡眠状态，目前主要是利用多导睡眠图(Polysomnography,PSG)，又称睡眠脑电图，多导睡眠图利用多种生命体征对睡眠进行分析，在这些体征信号中，脑电处于核心地位；利用脑电波4种节律：δ波(1-3Hz)，θ波(4-7Hz)，α波(8-12Hz)，β波(14-30Hz)进行相关分析，由于存在基线漂移的情况，脑电信号能量最大的频段与其1秒钟内震荡的次数并不完全一致，基线漂移导致了脑电信号低频段的能量远高于正常水平，对计算机分析睡眠脑电信号的频谱造成干扰。所以在计算脑电信号的频谱之前，需要对脑电信号进行预处理，以排除基线漂移带来的干扰，而由于脑电信号属于随机信号，心电信号为周期信号，所以，适用于心电信号的信号处理方法难以用于脑电信号的处理过程中。

传统的脑电信号预处理方法，一般采用去趋势/去均值方法或基于频域的方法(如FFT，小波变换等)，去除基线抬升。但是去趋势/去均值方法这种方法对脑电信号的处理效果并不明显；基于频域的方法，由于基线的频率通常很低，与脑电波的频段有重叠的部分，处理后信号容易出现失真，不符合临床需要。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供一种睡眠状态分析中的脑电信号预处理方法和系统，有效地提升了对信号特征的提取效率。

一种睡眠状态分析中的脑电信号预处理方法，包括：

采集用户在睡眠过程中产生的原始脑电信号；

根据预设的中值滤波的窗口长度，对原始脑电信号进行中值滤波，滤除基线漂移；

根据滤波后的脑电信号频率和幅值对中值滤波的窗口长度自适应调整，直至滤波后的脑电信号在经过小波分解后的设定频段内的能量最大，且脑电信号幅度的均值绝对值最小；

输出滤除基线漂移的脑电信号。

一种睡眠状态分析中的脑电信号预处理系统，包括：

脑电信号采集模块，用于采集用户在睡眠过程中产生的原始脑电信号；

中值滤波模块，根据预设的中值滤波的窗口长度，对原始脑电信号进行中值滤波，滤除基线漂移；

窗口长度调整模块，用于根据滤波后的脑电信号频率和幅值对中值滤波的窗口长度自适应调整，直至滤波后的脑电信号在经过小波分解后的设定频段内的能量最大，且脑电信号幅度的均值绝对值最小；

信号输出模块，用于输出滤除基线漂移的脑电信号。