睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法和系統技術方案

本發明專利技術涉及一種睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法和系統，其中所述方法包括：采集用戶在睡眠過程中產生的原始腦電信號；根據預設的中值濾波的窗口長度，對原始腦電信號進行中值濾波，濾除基線漂移；根據濾波后的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度自適應調整，直至濾波后的腦電信號頻率的極值點位于設定頻段內，且腦電信號幅度的均值絕對值最小；輸出濾除基線漂移的腦電信號。本發明專利技術的技術，在中值濾波濾除基線漂移、保留腦電信號的有用信息的基礎上，通過自適應調整的中值濾波的窗口長度，使得濾波后的信號頻率更加符合臨床需要，且均值最小。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及輔助睡眠
，特別是涉及一種睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法和系統。
技術介紹
在睡眠中，人體進行了自我放松及恢復的過程，因此良好的睡眠是保持身體健康的一項基本條件；但是由于工作壓力大、生活作息不規律等原因，導致了部分人群的睡眠質量欠佳，表現為失眠、半夜驚醒等。目前市面上已經有一些設備來幫助人們入睡，提高睡眠質量。例如在某一特定睡眠狀態下通過聲音、光信號等人工干預，避免在熟睡狀態下叫醒用戶等。對于輔助睡眠的設備而言，為了真正達到提高用戶睡眠質量的目的，正確的識別用戶的睡眠狀態是非常重要的。而要識別用戶的睡眠狀態，目前主要是利用多導睡眠圖(Polysomnography,PSG)，又稱睡眠腦電圖，多導睡眠圖利用多種生命體征對睡眠進行分析，在這些體征信號中，腦電處于核心地位；利用腦電波4種節律：δ波(1-3Hz)，θ波(4-7Hz)，α波(8-12Hz)，β波(14-30Hz)進行相關分析，由于存在基線漂移的情況，腦電信號能量最大的頻段與其1秒鐘內震蕩的次數并不完全一致，基線漂移導致了腦電信號低頻段的能量遠高于正常水平，對計算機分析睡眠腦電信號的頻譜造成干擾。所以在計算腦電信號的頻譜之前，需要對腦電信號進行預處理，以排除基線漂移帶來的干擾，而由于腦電信號屬于隨機信號，心電信號為周期信號，所以，適用于心電信號的信號處理方法難以用于腦電信號的處理過程中。傳統的腦電信號預處理方法，一般采用去趨勢/去均值方法或基于頻域的方法(如FFT，小波變換等)，去除基線抬升。但是去趨勢/去均值方法這種方法對腦電信號的處理效果并不明顯；基于頻域的方法，由于基線的頻率通常很低，與腦電波的頻段有重疊的部分，處理后信號容易出現失真，不符合臨床需要。
技術實現思路
基于此，有必要針對上述問題，提供一種睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法和系統，有效地提升了對信號特征的提取效率。一種睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法，包括：采集用戶在睡眠過程中產生的原始腦電信號；根據預設的中值濾波的窗口長度，對原始腦電信號進行中值濾波，濾除基線漂移；根據濾波后的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度自適應調整，直至濾波后的腦電信號頻率的極值點位于設定頻段內，且腦電信號幅度的均值絕對值最小；輸出濾除基線漂移的腦電信號。一種睡眠狀態分析中的腦電信號預處理系統，包括：腦電信號采集模塊，用于采集用戶在睡眠過程中產生的原始腦電信號；中值濾波模塊，根據預設的中值濾波的窗口長度，對原始腦電信號進行中值濾波，濾除基線漂移；窗口長度調整模塊，用于根據濾波后的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度自適應調整，直至濾波后的腦電信號頻率的極值點位于設定頻段內，且腦電信號幅度的均值絕對值最小；信號輸出模塊，用于輸出濾除基線漂移的腦電信號。上述睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法和系統，采集用戶的原始腦電信號進行中值濾波，濾除基線漂移，根據得到的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度自適應調整，直至濾波后的腦電信號頻率的極值點位于設定頻段內，且腦電信號幅度的均值絕對值最小時，輸出腦電信號；在中值濾波濾除基線漂移、保留腦電信號的有用信息的基礎上，通過自適應調整的中值濾波的窗口長度，使得濾波后的信號頻率更加符合臨床需要，且均值最小。附圖說明圖1為一個實施例的睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法的流程圖；圖2為自適應調整的中值濾波的框架圖；圖3為一個實例的濾除基線漂移前后的腦電信號效果對比圖；圖4為一個實例的濾除基線漂移后的腦電信號的頻譜圖；圖5為一個實施例的睡眠狀態分析中的腦電信號預處理系統結構示意圖。具體實施方式下面結合附圖闡述本專利技術的睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法和系統的實施例。參考圖1所示，圖1為本專利技術的睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法的流程圖，包括：S101，采集用戶在睡眠過程中產生的原始腦電信號；在本步驟中，如在對用戶進行輔助睡眠時，通過用戶佩戴相關傳感設備，檢測用戶的腦電信號，一般情況下，可以在接收腦電信號30s后，開始對腦電信號進行預處理。S102，根據預設的中值濾波的窗口長度，對原始腦電信號進行中值濾波，濾除基線漂移；由于中值濾波算法的關鍵點在于選擇合適的窗口長度，窗口長度過長，達不到抑制基線漂移的目標，且計算量過大；窗口長度太短，則腦電信號會嚴重變形；在此，先利用預設的窗口長度對腦電信號進行中值濾波。S103，根據濾波后的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度自適應調整，直至濾波后的腦電信號頻率的極值點位于設定頻段內，且腦電信號幅度的均值絕對值最小；由于使用了中值濾波，而腦電信號是非周期性、非平穩的隨機信號，針對于腦電信號的不同頻率段濾波時，尋找最優窗口長度，以得到更好的濾波效果。為此，本專利技術采取自適應的方法尋找最優的窗口長度，根據濾波后的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度，設置了最優的窗口長度的條件：條件一：濾除基線漂移后的腦電信號的頻率的極大值點位于設定頻段；條件二：濾除基線漂移后的腦電信號的幅值均值的絕對值最小。例如，考慮到在準備睡眠階段時的腦電多波為α波，且理想信號的均值接近于0，因此，濾除基線漂移后的腦電信號的頻率的極大值點位于α波頻段(8～13Hz)，腦電信號的幅值均值的絕對值接近于0uV。在一個實施例中，步驟S103的自適應調整過程，包括如下步驟：(1)建立尋優目標函數：n=min|1mΣmyi|,i=0,1,2,...]]>約束條件：s.t.maxpsd(y)∈[fL,fH]式中，n表示窗口長度，min表示求最小值，y表示采樣點幅值，i表示采樣點序號，m表示表示腦電信號的長度，psd為腦電信號的功率譜，fL表示頻率下限，fH表示頻率上限，max表示求最大值；作為一個實施例，自適應調整過程中，中值濾波的窗口長度的自適應調整區間可以設置為k·fs；其中，k表示常數，fs表示采樣頻率；一般情況下，所述k的取值范圍可以為[0.01，0.5]，即在該區間內調整窗口長度。如上述實施例中，在準備睡眠階段時的α波波段，所述fL＝8Hz，fH＝13Hz。(2)求解所述尋優目標函數獲得最優解，根據最優解確定中值濾波的窗口長度；在實際應用中，可以采用網格測試算法求解所述尋優目標函數。對于中值濾波的公式，可以表示如下：xi'＝xi-bi,bi＝med{xi-n,xi-n+1，...,xi,xi+n-1,xi+n本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法，其特征在于，包括：采集用戶在睡眠過程中產生的原始腦電信號；根據預設的中值濾波的窗口長度，對原始腦電信號進行中值濾波，濾除基線漂移；根據濾波后的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度自適應調整，直至濾波后的腦電信號頻率的極值點位于設定頻段內，且腦電信號幅度的均值絕對值最小；輸出濾除基線漂移的腦電信號。

【技術特征摘要】
1.一種睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法，其特征在于，包括：采集用戶在睡眠過程中產生的原始腦電信號；根據預設的中值濾波的窗口長度，對原始腦電信號進行中值濾波，濾除基線漂移；根據濾波后的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度自適應調整，直至濾波后的腦電信號頻率的極值點位于設定頻段內，且腦電信號幅度的均值絕對值最小；輸出濾除基線漂移的腦電信號。2.根據權利要求1所述的睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法，其特征在于，所述設定頻段α波頻段。3.根據權利要求2所述的睡眠狀態分析中的腦電信號預處理方法，其特征在于，根據濾波后的腦電信號頻率和幅值對中值濾波的窗口長度自適應調整，直至濾波后的腦電信號頻率的極值點位于設定頻段內，且腦電信號幅度的均值絕對值最小的步驟包括：建立尋優目標函數：n=min|1mΣmyi|,i=0,1,2,...]]>s.t.maxpsd(y)∈[fL,fH]式中，n表示窗口長度，min表示求最小值，y表示采樣點幅值，i表示采樣點序號，m表示表示腦電信號的長度，psd為腦電信號的功率譜...

【專利技術屬性】
技術研發人員：趙巍，胡靜，韓志，
申請(專利權)人：廣州視源電子科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東;44