[发明专利]混合蛙跳-Volterra模型的脑电信号编码和解码方法

说明书

一种混合蛙跳‑Volterra模型的脑电信号编码和解码方法，由对输入的脑电信号进行预处理、用Volterra建模方法构建预测模型、确定混沌脑电信号预测模型并编码、解码步骤组成。本发明采用对现有的混合蛙跳方法进行了改进，对输入的脑电信号进行预加重、加窗、分帧预处理，建立了脑电信号预测模型，确定脑电信号预测模型中的参数，完成脑电信号的编码，根据预测模型分析模型参数所反映的物理生物意义。本发明利用脑电信号的混沌特点，快速准确地实现了对脑电信号进行编码、预测，具有步骤简单、容易实现、准确率高等优点，可用于对脑电信号进行编码、解码。

技术领域

本发明属于脑电信号分析技术领域，具体涉及混沌时间序列预测模型。

背景技术

脑电信号反映了脑神经系统的电生理活动，有研究发现，脑电信号时间序列为非线性的，且表现为明显的混沌特性。近年来，随着混沌理论的发展及对脑电信号的进一步研究，利用混沌特性构建脑电信号的预测模型成为了一种研究脑电信号的重要方法。大部分研究人员构造一个非线性预测模型都是直接使用Volterra建模方法：

其相空间重构过程繁琐，并且需在脑电信号混沌特性的基础上利用进化算法建立了脑电信号混沌时间序列预测模型。现有的进化算法效率较低，对具体问题无针对性。标准的混合蛙跳阶段搜索为:

D＝r·(X_b-X_w)

X′_w＝X_w+D,||D||≤D_max

这种规则限制了模因进化的搜索区域，不仅降低了收敛速度，而且易导致早熟收敛。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有技术的缺点，提供一种步骤简单、容易实现、速度快、准确率高的混合蛙跳-Volterra模型的脑电信号编码和解码方法。

解决上述技术问题所采用的技术方案是由以下步骤组成：

(1)对输入的脑电信号进行预处理

在输入的脑电信号中，找到波形均匀的帧作为分析帧，进行预加重、加窗、分帧预处理。

上述的加窗采用式(1)窗函数进行：

式中N为有限的正整数。

(2)用Volterra建模方法构建预测模型

将步骤(1)分析帧的信息，按式(2)建立脑电信号预测模型：

式中u(n-iτ)为输入的分析帧信号，m是混沌时间序列预测模型的记忆长度为有限的正整数，h₁(i)和h₂(i，j)为待定系数，u(n-iτ)为对应分析帧的第n-iτ个样本，n-iτ为步骤(1)中分析帧的样本序号，u(n-jτ)为对应的分析帧的第n-jτ个样本，n-jτ为步骤(1)中分析帧的样本序号，τ是延迟时间为有限的正整数，j、n为有限的正整数。

(3)确定脑电信号预测模型并编码

将步骤(1)中分析帧的脑电信号用Cao方法和互信息法分别得到最佳的记忆长度m和延迟时间τ，用混合蛙跳法确定脑电信号式(2)中所对应的待定系数h_i(i)、待定系数h₂(i,j)，将最佳的记忆长度m、延迟时间τ、待定系数h_i(i)以及h₂(i,j)代入式(2)，得到脑电信号的编码。

(4)解码