【技術實現步驟摘要】
本申請涉及腦電信號去噪領域，具體設計一種基于稀疏表示與低秩約束的快速腦電信號去噪算法。
技術介紹
1、腦電信號(electroencephalogram,eeg)是人體的一種基本生理信號，其中蘊含著大量有用的生理、心理和醫學信息，對于腦部疾病的診斷與治療有著十分重要的意義。近年來，腦-機接口(brain-computer?interface,bci)已經成為了腦科學領域研究的重點，eeg信號的獲取正是bci研究的關鍵。但腦電信號屬于微伏級的生物電信號，同時具有非平穩、易受噪聲干擾等特點，因此，在腦電信號應用前對腦電信號進行去噪就顯得尤為重要。
2、現有技術提出一種基于小波變換的腦電信號去噪方法，小波變換法借助其良好的時頻特性，能夠適用于非平穩信號的分析，首先對腦電信號進行小波分解，將其分解成不同頻率的子帶信號，然后針對噪聲主要集中的高頻子帶，采用適當的閾值處理或濾波方法去除噪聲，最后將處理后的子帶信號進行小波重構，得到去噪后的腦電信號。但是其小波基與分解層數的選擇是人為決定的，不恰當的選擇可能導致有效信息的丟失。
3、現有技術還提出一種基于經驗模態分解(emd)的腦電信號去噪方法，首先通過emd將復雜的腦電信號自適應地分解為多個固有模態函數(imf)和一個殘差項。隨后，根據各imf的頻譜特性或其與原始信號的相關性，識別并剔除包含高頻噪聲的imf分量。最后，將剩余的imf分量與殘差項重新組合，重構出更為純凈的腦電信號。這一過程有效去除了噪聲干擾，保留了信號的重要特征，提升了信號質量。但是emd方法在處理腦電
4、現有技術還提出一種基于自適應濾波的腦電信號去噪方法，該方法通過實時調整濾波器參數以匹配并消除噪聲特性，有效抑制腦電信號中的干擾成分。該方法能夠自動適應信號和噪聲的變化，無需預先知道噪聲的精確統計特性，從而在處理非平穩、非線性的腦電信號時展現出優異的去噪性能。但是自適應濾波器的性能受到其參數設置和算法選擇的影響，如果參數設置不當或算法選擇不合適，可能會導致濾波效果不佳或引入新的噪聲。
技術實現思路
1、本專利技術為了解決上述現有技術對于腦電信號去噪時去噪效果不佳的問題，提出了一種基于稀疏表示與低秩約束的快速腦電信號去噪算法。
2、為解決上述技術問題，本專利技術的技術方案如下：
3、一種基于稀疏表示與低秩約束的快速腦電信號去噪算法，包括以下步驟：
4、s1：獲取腦電信號數據集
5、首先，從公開的bci?competition?iv?data?set?2a數據集中選取其中一名受者的實驗數據，將其標注為干凈的腦電信號樣本x；
6、s2：含噪腦電信號樣本
7、運用方差為σ的零均值加性噪聲w為噪聲樣本，在干凈腦電信號樣本中加入σ，零均值加性噪聲w構成噪聲腦電信號樣本，通過上述方法檢驗所獲取腦功能信號是否含噪，通常實際計算可得經驗值σ為15；
8、s3：構建基于稀疏表示與低秩約束的腦電信號去噪模型
9、所述的基于稀疏表示與低秩約束的腦電信號去噪模型主要由稀疏表示算法與低秩恢復算法構成；
10、s4：模型求解，重構去噪腦電信號
11、將含噪聲的腦電信號輸入基于稀疏表示與低秩約束的腦電信號去噪模型中，輸出去噪后的腦電信號。
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1.一種腦電信號快速去噪方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于稀疏表示與低秩約束的腦電信號去噪模型，其特征在于：所述步驟S2中，按照以下公式檢測含噪腦電信號樣本：
3.根據權利要求1所述的一種基于稀疏表示與低秩約束的腦電信號去噪模型，其特征在于，S3步驟包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于稀疏表示與低秩約束的腦電信號去噪模型，其特征在于，S4步驟包括：
【技術特征摘要】
1.一種腦電信號快速去噪方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于稀疏表示與低秩約束的腦電信號去噪模型，其特征在于：所述步驟s2中，按照以下公式檢測含噪腦電信號樣本：
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