[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

说明书

本发明公开了一种基于经验模式分解(EMD)的脑电信号预处理方法，是将原始的脑电信号进行经验模式分解，得到一系列的内蕴模式分量(IMF)分量，观察IMF分量的频谱，找出含有工频干扰的分量，并对该分量进行50Hz滤波，下面计算得到需要保留的IMF阶数，最后重构IMF分量得到预处理后的脑电信号。本方法简单易懂可操作，为脑电信号预处理提供新的思路。

技术领域

本发明涉及基于经验模式分解(EMD)的脑电信号预处理方法，属于脑电信号处理领域。

技术背景

脑电信号是大脑神经活动在大脑皮层和头皮表面的综合反应，包含大量的生理与疾病信息，是大脑研究领域的重点，是探索人类大脑奥秘的重要途径。在通过脑电采集装置得到原始脑电信号后，对原始的脑电信号进行信号处理，才能将杂乱无章的脑电图变成具有研究价值的数据，进而得出相关结论。

由于原始的脑电信号中包含大量的干扰波，因此对脑电信号的预处理是进行下一步脑电信号处理的第一步。原始脑电信号中主要有50Hz的工频干扰，这是在进行脑电采集是不可避免的。另外，由于人体的肌肉活动、血液流动、设备精度等原因，造成原始脑电信号中混有严重的背景噪声干扰，目前常见去噪方法有小波变换。但是小波变换是基于固定小波基函数，而本发明提出的经验模式分解是自适应的，能够较好去除脑电信号的综合噪声，同时保留了脑电信号的基本信息，为后续的脑电信号分析奠定了良好的基础。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于经验模式分解(EMD)的脑电信号预处理方法，该方法对于常见的滤波器方法和小波变换方法更加具有优势，能够有效的对脑电信号进行预处理，为脑电信号预处理提供一种新的途径。

本发明解决其技术问题所采取的技术方法是：

一种基于经验模式分解(EMD)的脑电信号预处理方法，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。

在所述步骤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)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))

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