[发明专利]一种基于自适应阈值在线脑神经锋电位信号检测方法、装置和系统有效
申请号: | 202110336139.3 | 申请日: | 2021-03-29 |
公开(公告)号: | CN113057656B | 公开(公告)日: | 2022-02-01 |
发明(设计)人: | 田翔;陈耀武;黄利;高翔 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | A61B5/372 | 分类号: | A61B5/372;A61B5/388 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人: | 曹兆霞 |
地址: | 310013 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 自适应 阈值 在线 脑神经 电位 信号 检测 方法 装置 系统 | ||
1.一种基于自适应阈值在线脑神经锋电位信号检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,确定起始位置,依据初始化的信号最小值和信号差值,对起始位置起的脑神经信号进行筛选获得测试样本,依据测试样本的长度确定测试周期,其中,筛选获得测试样本的过程为:
对起始位置起的处于连续状态的低点脑神经信号值和高点脑神经信号值组成一个连续信号对,当连续信号对中低点脑神经信号值与信号最小值的差值小于低点阈值,且当高点脑神经信号值与信号最小值的差值大于高点阈值时,则认为该连续信号对为最小可识别片段;其中,低点阈值与高点阈值均为信号差值的0~1倍,且低点阈值小于高点阈值;以包含连续N个最小可识别片段的脑神经信号段为测试样本,N为自然数;依据测试样本的长度确定测试周期包括:以每经过M倍的测试样本长度的时间为测试周期,M为自然数;
步骤2,以每个测试周期内首个测试样本的标准差作为每个测试周期的噪声带阈值;
步骤3,针对测试周期内的每个脑神经信号,依据噪声带阈值与以当前脑神经信号为止的前一段历史脑神经信号确定脑神经信号的自适应阈值;所述自适应阈值的确定方法为:
针对以当前脑神经信号为止的前一段历史脑神经信号,以噪声带阈值为基准值,累加前一段历史脑神经信号中大于噪声带阈值的所有脑神经信号的加权平方和,得到自适应阈值,即采用以下公式计算自适应阈值:
其中,表示第t个脑神经信号的自适应阈值,threshnoise表示第t个脑神经信号所属的测试周期的噪声带阈值,α为权重系数,L为以第t个脑神经信号为止的前一段历史脑神经信号长度,k为L内脑神经信号的索引;
步骤4,依据脑神经信号与对应的自适应阈值筛选基准脑神经信号点,并依据基准脑神经信号点提取锋电位信号。
2.权利要求1所述的基于自适应阈值在线脑神经锋电位信号检测方法,其特征在于,通过以下公式确定测试周期的噪声带阈值为:
threshnoise(T)=σ(sT)
其中,threshnoise(T)表示第T个测试周期的噪声带阈值,σ(sT)表示第T个测试周期内首个测试样本sT的标准差,median()表示取中位数,sT,t表示第T个测试周期内第t个脑神经信号值,L为测试样本的长度。
3.权利要求1所述的基于自适应阈值在线脑神经锋电位信号检测方法,其特征在于,依据噪声带阈值与以当前脑神经信号为止的前L时间段历史脑神经信号确定脑神经信号的自适应阈值,其中L为与当前脑神经信号最近的测试样本长度。
4.权利要求1所述的基于自适应阈值在线脑神经锋电位信号检测方法,其特征在于,权重系数α的取值范围为2~4。
5.权利要求1所述的基于自适应阈值在线脑神经锋电位信号检测方法,其特征在于,所述依据脑神经信号与对应的自适应阈值筛选基准脑神经信号点包括:将信号值大于自身的自适应阈值的脑神经信号作为基准脑神经信号点。
6.权利要求1所述的基于自适应阈值在线脑神经锋电位信号检测方法,其特征在于,所述依据基准脑神经信号点提取锋电位信号包括:
依据脑神经信号的采样频率和锋电位长度确定锋前长度Nbefore和锋后长度Nafter,提取以基准脑神经信号点的前Nbefore个脑神经信号、后Nafter个脑神经信号以及基准脑神经信号组成锋电位信号。
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