一種腦電信號質(zhì)量實時判定系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及腦電信號數(shù)字信號處理領域，具體來講是一種腦電信號質(zhì)量實時判定 系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002 ] 腦電信號(EEG，e 1 e c tr 〇 enc epha 1 〇 gr am)是由人體大腦發(fā)出的電信號。這種信號極 其微弱，一般只有幾微伏到幾百微伏。所以腦電信號需要由專用的腦電采集裝置來捕獲。腦 電采集裝置的腦電傳感器一般由一個電極與參考電極或多個電極與參考電極共同組成。由 于電極材料的電極標準電勢不同，電極與參考電極在接觸人類皮膚后會產(chǎn)生電壓差。由于 這些電壓差往往會在數(shù)秒鐘內(nèi)處于不穩(wěn)定狀態(tài)，且這些電壓差往往會遠大于或遠小于腦電 信號的波動，所以在這一段時間內(nèi)腦電采集裝置所獲取的電信號(我們稱這一段電信號為 不良腦電信號)不能被用于后續(xù)腦電信號的各種應用分析。
[0003] 同時，由于人體的肌肉活動，人體皮膚與電極的接觸可能發(fā)生短暫的脫離或位移。 這種情形也會造成腦電采集裝置捕獲的電信號突發(fā)的不穩(wěn)定，也需要一段時間才能由電極 驅(qū)動電路被動穩(wěn)定電信號。除此之外，當選用不恰當?shù)碾姌O材料或電極材料表面發(fā)生氧化 后，會使得電極發(fā)生極化現(xiàn)象。這時電極將不能正常地捕獲到腦電信號，除非更換電極或維 修電極。
[0004] 上述幾種情形下產(chǎn)生的不良腦電信號如果錯誤地被參與大腦情緒分析，可能會產(chǎn) 生與實際完全不符的錯誤的情緒判定結(jié)果。這些錯誤的情緒判定結(jié)果可能會進一步對心理 輔導、個人休養(yǎng)等造成錯誤的引導。因此，無論是在腦電采集裝置的實際應用過程還是產(chǎn)品 測試過程，都需要對腦電信號質(zhì)量進行判定分析。
[0005] 然而，目前還沒有針對腦電信號質(zhì)量進行有效判定分析的方法，無法對腦電采集 裝置所捕獲的腦電信號加以有效地識別，以區(qū)分良好的腦電信號與不良的腦電信號，使得 后續(xù)的腦電應用分析中出現(xiàn)大量誤判的情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對現(xiàn)有技術中存在的缺陷，本發(fā)明解決的技術問題為:快速、有效地對腦電信號 質(zhì)量做出實時判定分析，有效保障后續(xù)腦電應用分析的準確性。
[0007] 為達到以上目的，本發(fā)明采取的技術方案是:提供一種腦電信號質(zhì)量實時判定系 統(tǒng)，該系統(tǒng)包括順次相連的分析數(shù)據(jù)生成模塊、標準差計算模塊和信號質(zhì)量判定模塊;所述 分析數(shù)據(jù)生成模塊用于:利用緩存的腦電信號數(shù)據(jù)和生成的時間窗口，獲取與時間窗口相 對應的腦電信號片段;所述標準差計算模塊用于:計算出當前時間窗口內(nèi)的腦電信號片段 的平均值，利用該平均值計算出當前時間窗口內(nèi)的腦電信號片段的標準差;所述信號質(zhì)量 判定模塊用于:通過計算出的標準差得出當前時間窗口內(nèi)的腦電信號片段的波動性判定結(jié) 果；利用當前的腦電信號片段的波動性判定結(jié)果和之前的腦電信號片段的波動性判定結(jié) 果，共同判定出當前腦電信號的質(zhì)量。
[0008] 在上述技術方案的基礎上，所述分析數(shù)據(jù)生成模塊包括腦電信號數(shù)據(jù)接收緩存單 元和腦電分析時間窗口生成單元;所述腦電信號數(shù)據(jù)接收緩存單元用于:實時接收并存儲 由腦電采集設備傳來的腦電信號數(shù)據(jù);所述腦電分析時間窗口生成單元用于:按照指定的 時間間隔周期和時間窗口長度生成用于腦電分析的時間窗口；從腦電信號數(shù)據(jù)接收緩存單 元中，取出與時間窗口的時間窗口長度相對應的腦電信號片段。
[0009] 在上述技術方案的基礎上，所述時間間隔周期記為ΔΤ，所述時間窗口長度記為L， 所生成的時間窗口滿足以下要求：
[0010] ΔΤ = Τ(η+1)-Τ(η)；
[0011] ffh(n+l) =ffh(n)+ Δ Τ;
[0012] fft(n+l) =fft(n)+ Δ τ ;
[0013] L> ΔΤ；
[0014] 其中，Τ(η)為上一次腦電信號片段的分析時間，Τ(η+ι)為當前腦電信號片段的分析時 間，Wh( n+1)為所生成的時間窗口的起始時間，Wh(n)為上次時間窗口的起始時間，Wt(n+1)為所 生成的時間窗口的終止時間，Wt( n)為上次時間窗口的終止時間。
[0015] 在上述技術方案的基礎上，所述標準差計算模塊包括平均值運算單元和標準差運 算單元:所述平均值運算單元用于:根據(jù)當前腦電信號片段所包含的各信號數(shù)據(jù)片的值，通 過平均值計算公式，計算出當前腦電信號片段的平均值^所述標準差運算單元用于:根據(jù) 平均值運算單元計算出的平均值以及腦電信號片段所包含的各信號數(shù)據(jù)片的值，通過標準 差計算公式，計算出當前時間窗口內(nèi)的腦電信號片段的標準差。
[0016] 在上述技術方案的基礎上，所述平均值計算公式為：
[0017] E= (E：i+E2+°**+El) /L
[0018] 式中，E為當前腦電信號片段的平均值，Ei、E2以及El分別為腦電信號片段的第1個 信號數(shù)據(jù)片、第2個信號數(shù)據(jù)片以及第L個信號數(shù)據(jù)片，L為腦電信號片段的長度，即時間窗 口長度。
[0019] 在上述技術方案的基礎上，所述標準差計算公式為：
[0021] 式中，SD為當前時間窗口內(nèi)的腦電信號片段的標準差，1為當前腦電信號片段的 平均值，Ei為腦電信號片段的第i個信號數(shù)據(jù)片，i為正整數(shù)，L為腦電信號片段的長度，即時 間窗口長度。
[0022] 在上述技術方案的基礎上，所述信號質(zhì)量判定模塊包括腦電信號波動判定單元、 信號波動判定歷史結(jié)果隊列存儲單元和信號質(zhì)量關聯(lián)判定單元;所述腦電信號波動判定單 元用于:將計算出的標準差與闕值上限、闕值下限進行比較，得出當前時間窗口內(nèi)的腦電信 號片段的波動性判定結(jié)果;所述信號波動判定歷史結(jié)果隊列存儲單元用于:存放當前時間 窗口內(nèi)的腦電信號片段的波動性判定結(jié)果;并向信號質(zhì)量關聯(lián)判定單元提供上一時間窗口 的腦電信號片段的波動性判定結(jié)果;所述信號質(zhì)量關聯(lián)判定單元用于:利用當前時間窗口 內(nèi)的腦電信號片段的波動性判定結(jié)果和上一時間窗口的腦電信號片段的波動性判定結(jié)果， 共同判定出當前腦電信號的質(zhì)量。
[0023] 在上述技術方案的基礎上，所述信號質(zhì)量關聯(lián)判定單元判定出當前腦電信號質(zhì)量 的具體過程為:將當前時間窗口內(nèi)的腦電信號片段的波動性判定結(jié)果與上一時間窗口的腦 電信號片段的波動性判定結(jié)果進行邏輯與運算，得到當前腦電信號的質(zhì)量。
[0024] 在上述技術方案的基礎上，所述腦電信號波動判定單元得出當前時間窗口內(nèi)的腦 電信號片段的波動性判定結(jié)果時，遵循以下推導過程：
[0025] 若SD 2 Lower且SD < Upper，則MD為 1;
[0026] 若 SD<Lower 或 SD>Upper，則 MD為0;
[0027]其中，SD為當前時間窗口內(nèi)的腦電信號片段的標準差，Lower為閾值下限，Upper為 中閾值上限，MD為腦電信號片段的波動性判定結(jié)果。
[0028]本發(fā)明的有益效果在于：
[0029] (1)本發(fā)明是在腦電信號數(shù)據(jù)采集之后，腦電應用分析之前，增設的一個腦電信號 質(zhì)量判定系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括用于獲取與時間窗口相對應的腦電信號片段的分析數(shù)據(jù)生成模 塊、用于計算當前時間窗口內(nèi)腦電信號片段標準差的標準差計算模塊，以及用于判定當前 腦電信號質(zhì)量的信號質(zhì)量判定模塊。通過上述三個模塊的配合，該系統(tǒng)能快速、有效地對腦 電信號質(zhì)量做出實時判定分析，一旦識別了不良信號，后續(xù)的腦電應用將基于識別結(jié)果對 其中的不良信號做出主動舍棄，或者在用戶界面上同步給出信號質(zhì)量不良的提示操作，從 而有效保障了后續(xù)腦電應用分析的準確性。
[0030] (2)本發(fā)明的分析數(shù)據(jù)生成模塊中設置有一個腦電分析時間窗口生成單元。該單 元采用重疊時間窗口的形式，使得新接收到的腦電信號可以迅速地參與信號質(zhì)量判定的計 算過程，不但降低了信號質(zhì)量判定的時間窗口的延時，有利于腦電分析應用及時針對不良 信號進行進一步的操作;而且提高了腦電分析應用的使用體驗和分析結(jié)果的準確性。
[0031] (3)本發(fā)明中，利用當前時間窗口內(nèi)腦電信號片段的標準差來判定電信號的波動 幅度，計算快速，對信號的中隨機性抖動與非隨機性抖動的識別都有較好的效果。并且，標 準差對腦電信號的漂移并不敏感，不會在正常腦電信號捕獲時因為腦電信號的漂移造成信 號質(zhì)量不良的誤判，穩(wěn)定性好。
[0032] (4)本發(fā)明為了彌補直接利用標準差來衡量信號質(zhì)量存在的不足，在標準差算法 的基礎上進行了優(yōu)化。具體來說，在信號質(zhì)量判定模塊中設置有一個信號質(zhì)量關聯(lián)判定單 元，該信號質(zhì)量關聯(lián)判定單元通過將本次標準差的閾值判定結(jié)果(波動性判定結(jié)果)與上一 次標準差的闕值判定結(jié)果進行邏輯與運算，最終得到當前腦電信號的質(zhì)量判定結(jié)果，從而 降低了直接利用標準差來衡量信號質(zhì)量的不足，提高了腦電信號質(zhì)量判定的整體判定正確 率，可