[发明专利]基于TQWT与SVMD的脑电信号去噪优化方法及系统

权利要求书

1.一种基于TQWT与SVMD的脑电信号去噪优化方法，其特征在于，所述去噪优化方法包括以下步骤：

S1.采集原始脑电信号，对原始脑电信号进行预处理，得到预处理后的离散脑电信号；

S2.对预处理后的离散脑电信号进行具有可调Q因子的小波变换TQWT分解操作，得到各个子带分量；

S3.分析各个子带分量的能量，从各个子带中选择若干个子带分量进行信号重构，得到重构的脑电信号；

经过具有可调Q因子的小波变换TQWT分解出的子带分量共J+1个，在步骤S3中，设经过具有可调Q因子的小波变换TQWT分解出的第i个子带分量表示为sⁱ[n]，i=1，2，…，J+1，其能量表示为：

其中，E_i表示第i个子带分量的能量；J+1个子带分量的总能量E为：

则第i个子带的能量占比Q_i为：

以J+1个子带分量的总能量E的90%为基准，将各个子带分量的能量按从大到小排序，按排序顺序，从J+1个子带分量中选取出子能量之和超过总能量E的90%的P个子带分量进行信号重构，P﹤J+1；在将P个子带分量进行信号重构时，将J+1个子带分量中剩余的（J+1-P）个子带分量的时间序列置零，即令（J+1-P）个子带分量为0，最后利用TQWT的合成滤波器组对P个子带分量和剩余的（J+1-P）个子带分量进行重构，得到重构后的脑电信号；将P个子带分量进行信号重构时，将J+1个子带分量中剩余的（J+1-P）个子带分量的时间序列置零，即令（J+1-P）个子带分量为0，用相同个数且点数相同的分量来通过TQWT的合成滤波器重构，未被挑选的分量设为0，但是这些置零分量会加入TQWT的合成滤波器进行信号重构；

S4.对重构的脑电信号进行连续变分模态分解SVMD优化再处理，分解出若干个模态分量；

将若干个模态分量按频谱特性分类的过程，用于后续的脑电信号的特征提取；经连续变分模态分解SVMD处理后得到的模态分量是按频率由低至高的顺序排列，将若干个模态分量按频谱特性分类后再重构，在按频谱特性分类时，若模态数量与频谱特性类别数目一致，将每一个模态分量与每一种频谱特性类别对应归类；若模态数量大于频谱特性类别数，以模态分量从后向前的顺序，将在后相邻模态分量与模态分量之间首先组合，对应归类为一种频谱特性类别。

2.根据权利要求1所述的基于TQWT与SVMD的脑电信号去噪优化方法，其特征在于，在步骤S1中，对原始脑电信号进行的预处理操作为：

设置信号提取频率段，对原始脑电信号做离散傅里叶变换处理，然后利用低通滤波器，将经过离散傅里叶变换处理后的位于信号提取频率段的脑电信号提取，然后对提取出的脑电信号做离散傅里叶逆变换，得到预处理后的离散脑电信号x[n]，n表示离散脑电信号的时间索引。

3.根据权利要求2所述的基于TQWT与SVMD的脑电信号去噪优化方法，其特征在于，在步骤S2中，设利用树形结构滤波器组对预处理后的离散脑电信号x[n]进行具有可调Q因子的小波变换TQWT分解操作，且将x[n]分解为J+1个子带分量，J表示TQWT分解的总层数，树形结构滤波器组中的每一级分解均由一个双通道滤波器组组成，α和β分别为双通道滤波器组中低通滤波器的系数和高通滤波器的系数，表示频域变量，，，且；和通过一个周期为2π的幂互补函数定义，对于，满足：

；

对于，满足：

。