[发明专利]一种癫痫患者脑电信号的处理方法及系统

权利要求书

1.一种癫痫患者脑电信号的处理系统，其特征在于，包括预处理模块、特征提取模块、特征选择模块和分类模块；

预处理模块：用于获取不含噪声的癫痫患者的多导脑电信号；

特征提取模块：将上述多导脑电信号分成若干数据段，采用最大互相关函数计算同一时间窗下的任意两段数据段的最大互相关系数，作为相应数据段的特征值，通过计算所有脑电信号之间的互相关系数构成特征矩阵；

特征选择模块：从互相关系数构成的特征矩阵中去除背景噪声特征，获取与癫痫发作相关的稀疏特征矩阵，作为最终的脑电信号的特征矩阵；

分类模块：采用最小二乘支持向量机分类癫痫患者脑电信号。

2.如权利要求1所述的癫痫患者脑电信号的处理系统，其特征在于，采用k of n分析法来进一步校正经过最小二乘支持向量机分类的结果。

3.如权利要求1所述的癫痫患者脑电信号的处理系统，其特征在于，预处理模块去除脑电信号噪声采用离散小波变换方法，该方法采用Daubeches-4小波函数，滤波后获得的有效频率为3～25Hz。

4.如权利要求1所述的癫痫患者脑电信号的处理系统，其特征在于，将脑电信号分成若干数据段具体为：采用滑动时间窗的方法将任意两导脑电信号分为若干数据段，滑动时间窗长度为ts，滑动步长为t/2s，t的取值范围为0.1—0.5。

5.如权利要求1所述的癫痫患者脑电信号的处理系统，其特征在于，采用最大互相关函数计算最大互相关系数，具体为：将在同一时间窗的任意两导脑电信号数据段，利用下式计算得到每个数据段的最大互相关系数：

其中N是时间窗的宽度；C_i,j是两导脑电信号的最大相关系数，取值范围为[-1，1]；τ表示两导脑电信号的不同步造成时间上的延迟长度；(x_i,x_j)表示两导脑电数据段；i,j表示两导脑电信号每个数据段的数据点的序数。

6.如权利要求5所述的癫痫患者脑电信号的处理系统，其特征在于，计算互相关系数构成特征矩阵具体为：将每个数据段计算得到的C_i,j按照时间顺序依次排列构成特征矩阵D。

7.如权利要求6所述的癫痫患者脑电信号的处理系统，其特征在于，采用鲁棒性主成分分析法来获取与癫痫发作相关的稀疏特征矩阵,具体为：将最大相互关系数矩阵D采用鲁棒性主成分分析法分解为低秩矩阵A与稀疏矩阵E之和，其中低秩矩阵A表示脑电信号背景信息，稀疏矩阵E表示与癫痫发作相关的特征，稀疏矩阵E作为最终脑电信号的特征矩阵。