[发明专利]一种基于脑电量采集分析的血压值有效性判断方法

权利要求书

1.一种基于脑电量采集分析的血压值有效性判断方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)、给受试者带上脑电采集电极；

步骤2)、开始采集脑电，提取50Hz内的脑电信号；

步骤3)、测量受试者血压并得到结果；

步骤4)、小波分解并提取血压测量阶段的脑电β波；

步骤5)、对该脑电β波计算幅值；

步骤6)、并与预定阈值作比较，如超过阈值，则判定受试者处于紧张状态，该次血压测量无效；如未超过阈值，则判定受试者处于放松状态，该次血压测量有效。

2.根据权利要求1所述的基于脑电量采集分析的血压值有效性判断方法，其特征在于所述步骤2)中β波信号提取方法包括以下步骤：通过脑电帽获得原始信号，脑电帽的电极按国际10-20脑电极定位方法固定在有弹力的帽子上，通过转接电缆与电脑相连，把脑电数据传输给电脑。使用matlab软件提取脑电数据，因为脑电有用信号集中在50Hz以内，所以通过设置巴特沃斯低通滤波选择35Hz为截止频率，即为有用的脑电信号。

3.根据权利要求1所述的基于脑电量采集分析的血压值有效性判断方法，其特征在于，所述步骤4)小波分解并提取血压测量阶段的脑电β波包括以下步骤：

(1)脑电信号为离散信号，根据频率可把脑电信号分为以下4个基本节律：

δ波：频率：0.5～4Hz，振幅：20～200μV；

θ波：频率：4～7Hz，振幅：20～150μV；

α波：频率：8～13Hz，振幅：20～100μV；

β波：频率：14～30Hz，振幅：5～20μV；

(2)小波分解脑电信号：小波分解是基于尺度函数和小波函数为基函数进行分解的；用φ(t)和ψ(t)分别表示小波变化的尺度函数和小波母函数；那么根据二尺度方程可构造如下的小波基：

其中：i为节点号，j为分解级数，h(n)和g(n)＝(-1)^1-nh(1-n)为一对正交镜像滤波器。t为时间，k为平移因子；离散小波变换(DWT)：

其中，m为伸缩因子(尺度因子)，n为平移因子，t为时间；

设x(n)表示实验采集的EEG离散信号，则x(n)的离散小波变换定义为：

采用Mallat算法，对信号进行有限层分解，即

式中，L为分解层数，A_L为低通逼近分量，D_j为不同尺度下的细节分量。设脑电信号ES为x(n)的采样频率为fs，则(2)式中的A_L、D_L、D_L-1、…、D₁各分量所对应的子频带依次为

根据所要提取信号的频段，选择相应的频带对应的小波分解系数，用小波逆变换即可重构信号；

x(n)＝A₄++D₄+D₃+D₂+D₁,根据表1中各分量对应的子频带，分解4层即可提取β波；考虑到5层小波分解区分度更明显，所以我们确定分解层次为5层，选用db5小波对脑电信号进行5层分解，分解结果得到表1；

表1.脑电信号进行5层分解表

(3)将β波提取出来并进行阈值去燥

小波分解所得β波的频率图表明，在30Hz以上噪声仍存在，因此我们采用小波阈值去燥对β波去燥。

因为噪声往往都是频率比较高，因此去噪就是去除信号当中的一些高频成分，在本次试验当中去除了30Hz以上的频率成分。

由2⁵＝32>30可知，去除30Hz以上的频率成分相当于高频(细节)一维信号当中第五层以上的数据置为0。