脑电信号的自适应降噪方法及装置、设备、存储介质

专利主权项内容

来源：马 克 团 队 。1.一种脑电信号的自适应降噪方法，其特征在于，包括：获取用户脑电信号；对所述用户脑电信号进行空间滤波处理，获得第一滤波信号；根据所述第一滤波信号，构建空间协方差矩阵，所述空间协方差矩阵用于反映传感器阵列中不同传感器之间信号的统计相关性；对所述空间协方差矩阵进行特征值分解，以提取得到第一主成分向量；根据所述第一主成分向量和所述用户脑电信号，复构得到第二滤波信号；根据所述第二滤波信号提取得到多个信号段；从多个所述信号段中确定出目标信号段；根据所述目标信号段计算不同时间窗口内的状态协方差矩阵，所述状态协方差矩阵用于反映相同传感器在不同时间下的统计相关性；对所述状态协方差矩阵进行特征值分解，以提取得到第二主成分向量；根据所述目标信号段和所述第二主成分向量，对自适应滤波器进行参数优化，获得经过优化的滤波器系数向量；根据所述滤波器系数向量对所述目标信号段进行降噪处理；其中，根据所述第一滤波信号，构建空间协方差矩阵，包括：将所述第一滤波信号分割成指定长度的多个时间段；根据所述传感器阵列，计算每个时间段的线性相关矩阵；根据多个时间段的线性相关矩阵求平均，获得平均相关矩阵作为空间协方差矩阵；其中，根据所述目标信号段计算不同时间窗口内的状态协方差矩阵，包括：获取所述目标信号段的幅值时间序列，所述幅值时间序列用于反映所述目标信号段幅值随时间变化的特征；对所述幅值时间序列进行多项式曲线拟合，获得幅值的变化趋势函数；将所述幅值时间序列与所述变化趋势函数进行残差计算，得到残差时间序列；采用滑动窗口在所述残差时间序列中滑动，根据每次滑动后的时间窗口内的残差样本，计算各个所述时间窗口的状态协方差矩阵。