[发明专利]一种基于时域分析的自适应脑电波信号异常的检测方法

权利要求书

1.一种基于时域分析的自适应脑电波信号异常的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.采集被检测对象的脑电波信号，选取长度为k的待分析脑电信号进行去噪滤波，然后将k长度的脑电信号以信号长度n为单位进行分段，其中，n<k，且n、k属于正整数；

步骤2.计算分段后各个脑电波信号段的平均值m(k)和方差v(k)，所述平均值m(k)和方差v(k)利用如下公式计算：

其中，k表示所分析的脑电信号的长度，n表示信号长度单位，x(i) 表示脑电信号；

步骤3.选取灵敏度参数ζ，灵敏度参数ζ利用如下公式计算：

ζ＝σ*v(k)/m(k) (2)

其中，调节参数σ∈(0,1)；

步骤4.根据灵敏度参数ζ计算出各段脑电信号的加权平均值和加权方差所述加权平均值和加权方差利用如下公式计算：

步骤5.计算脑电信号自适应加权阈值T(k)，所述加权阈值T(k)利用如下公式计算：

其中，t_β表示概率为β的t分布的分位数；

步骤6.选取阈值容忍时间t_ro，所述阈值容忍时间t_ro利用如下公式计算：

t_ro＝αt (5)

其中,α＝0.5或0.6，t为脑电波更新时间；

步骤7.对超出加权阈值的脑电波信号进行计数统计，若超出加权阈值的脑电波信号的统计值大于设定值，则产生实时报警，并对实时报警次数m进行计数统计；

步骤8.实时报警次数m的值越大，则采集到的脑电信号处于异常情况的概率越大，设置异常报警次数为l，当实时报警次数m的值大于或等于异常报警次数l的值时，则判定当前脑电信号处于异常。

2.根据权利要求1所述的一种基于时域分析的自适应脑电波信号异常的检测方法，其特征在于，步骤1中所述脑电波信号的信号长度n采用滑窗算法进行选取。

3.根据权利要求2所述的一种基于时域分析的自适应脑电波信号异常的检测方法，其特征在于，所述滑窗算法实现脑电信号段的更新集合为：

[x(tf+1)，...，x(n)，x(n+1)，...，x(n+tf)]

其中，n≤f，f为采集装置频率，t为脑电波更新时间。

4.根据权利要1所述的一种基于时域分析的自适应脑电波信号异常的检测方法，其特征在于，所述步骤3中调节参数σ的取值范围为0.4≤σ≤0.8。

5.根据权利要1所述的一种基于时域分析的自适应脑电波信号异常的检测方法，其特征在于，在步骤8中所述异常报警次数l的值为l≥20。