[发明专利]一种基于经验模式分解（EMD）的脑电信号预处理方法

权利要求书

1.一种基于经验模式分解(EMD)的脑电信号预处理方法，其特征是，所述脑电信号预处理包括去除50Hz工频干扰、信号消噪，具体步骤如下：

步骤1).脑电信号采集，采用Neuroscan设备采集原始脑电信号；

步骤2).将脑电信号分解成一系列的内蕴模式分量(IFM)；

步骤3).将各分量做谱分析，含有工频干扰的IFM通过50Hz陷波器；

步骤4).对各阶的内蕴模式分量，依次计算其能量密度和平均周期的乘积，当乘积突然变大时，去除去除各阶内蕴模式分量，即通过计算得到需要保留的内蕴模式分量(IFM)的阶数；

步骤5).将欲保留的IFM重构，得到预处理后的脑电信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)中将脑电信号通过经验模式分解(EMD)分解成一系列的内蕴模式分量(IFM)；对脑电信号x(t)进行EMD分解的过程如下：对脑电信号求取所有局部极大值和极小值；利用插值函数求取极大值点包络线、极小值点包络线和极大值点包络线与极小值点包络线的均值线；用原信号减去均值线满足给定的终止条件后得到分量，重复以上步骤得到一组分量和剩余分量；

经验模式分解算法可以描述为下式：

imf1＝x(t)-VAG(x(t))

imf2＝VAG(x(t))-VAG(VAG(x(t)))＝VAG(x(t))-VAG2(x(t))

imf3＝VAG2(x(t))-VAG(VAG2(x(t)))＝VAG2(x(t))-VAG3(x(t))

...........

imfn＝VAGn-1(x(t))-VAGn(x(t))

其中，x(t)是待分解的脑电信号，VAG(x(t))为平均曲线，VAGn(x(t))为第n次平均曲线；

最终，脑电信号x(t)可以表示成下式：

x ( t ) = Σ i = 1 n imf i ( t ) + r ( t ) ]]>

其中imfi(t)是第i次分解的得到的IMF分量，r(t)是n次分解后的剩余量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤3)中对各分量做谱分析，并将含有工频干扰的IFM通过50Hz陷波器。