[发明专利]一种脑电空间滤波器的动态构建方法

权利要求书

1.一种脑电空间滤波器的动态构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)输入训练集数据之后按设定时间点划分前后数据段，并从前后数据段中选定目标导联；

2)对剩余导联进行抽选，抽选出一部分导联，分别确定两个时间段下的目标导联与抽选导联集合的信号，然后利用上述四部分信号求解目标函数，构建统一模型；

3)判断目标函数的输出是否满足终止条件，如果是，执行步骤4)，如果否，重新执行步骤2)；

4)输入当前的测试数据并按照步骤1)进行预处理，根据模型训练得出的导联集合从预处理后的测试数据中抽选导联信号；

5)结合步骤4)抽选的信号对测试目标导联应用统一模型，动态求解适用于当前环境的空间滤波器并对测试数据进行空间滤波；

所述按设定时间点划分前后数据段具体为：

根据人为设定的时间点t＝t₀将脑电张量φ划分为：tt₀的脑电片段和tt₀的脑电片段m和n分别为数据点数且均为常数，R表示常数集，N_c表示采集数据包含的导联个数，N_s表示总试次数；

所述统一模型具体为：

其中，X^(k)(i,:)∈R^1×m与Y^(k)(i,:)∈R^1×n分别表示tt₀和tt₀两个时段内，目标导联i的第k个试次的信号；表示从除目标导联i以外的剩余导联中抽选的个导联组成的导联集合，与分别表示t₀前后两个时段内导联集合的第k个试次的信号；为使得函数f输出值最大的导联集合估计；

式(1)为空间滤波器的约束条件，||*||_p表示向量的p-范数，argmin表示寻找使得目标函数取最小值时的变量值；与之相对地，argmax表示寻找使得目标函数取最大值时的变量值；为使得对应p-范数输出值最小的空间滤波器估计；

式(2)为求解导联集合的目标函数f，其输出是与信号质量相关的量化指标，目标函数的输入χ(^k)∈R^1×m和γ(^k)∈R^1×n由式(3)、(4)求解得到。

2.根据权利要求1所述的一种脑电空间滤波器的动态构建方法，其特征在于，所述对测试目标导联应用统一模型，动态求解适用于当前环境的空间滤波器，并对测试数据进行空间滤波，具体为：

利用公式(4)与空间滤波器W_i对当前测试数据进行空间滤波处理，得到降噪后的信号见式(6)，即为滤波完成之后、tt₀时段的测试信号；

其中，

W_i为使得p-范数输出值最小的空间滤波器估计，和分别为测试数据中、tt₀时段的导联集合信号与目标导联i的单试次信号，和分别为测试数据中、tt₀时段的导联集合信号与目标导联i的单试次信号。