基于稳态视觉诱发脑电信号的频率特征提取方法研究.pdf

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1、电信息技术基于稳态视觉诱发脑电信号的频率特征提取方法研究张立煌谢云(广东工业大学自动化学院)摘要：脑电信号分析与处理是脑．机接口技术的关键环节，视觉诱发电位是脑．机接口技术较为常用的一种方法。采用功率谱估计中的自相关法、Welch法和AR模型法对稳态视觉诱发脑电信号进行频率特征提取，根据Fisher线性分类对3种方法提取的特征量进行分类判别。结果表明，AR模型法提取频率特征量的准确率最高。关键词：脑电信号；频率特征：自相关法；Welch法；AR模型法O引言眼平视LED灯刺激器。视觉刺激器由PsoC单片机实现3

2、个LED灯同时闪烁，LED灯的刺激频率分别为脑．机接口(brain-computerinterface，BCI)是一12Hz、15Hz、18Hz。脑电信号的数据来自于种将具有意图的脑电信号转换成计算机指令的系统。NeuroTOPUEA-16B脑电放大设备，经过相应的去噪它不同于人体大脑与肌肉组织的通讯方式，利用可识和滤波，可提取频率特征。别的脑电信号实现人脑直接与外部设备通讯，在医学康复、智能控制、娱乐等领域具有广泛的应用前景【l。2视觉诱发脑电信号的频率特征提取视觉诱发电位是脑．机接口技术较为常用的一种脑电

3、信号是一种随机的功率信号，在对诱发脑电方法，它是眼睛受到视觉刺激后在大脑皮质枕叶区产信号的分析中，功率谱估计是较为常用的频域分析方生特定的电活动，可分为瞬态诱发电位和稳态诱发电法【。功率谱估计分为经典谱估计和现代谱估计两大位。瞬态诱发的刺激所需的时长较长，各次刺激诱发类，它在数字信号处理领域中占有重要地位，广泛运电位间不交叠，刺激频率通常低于4Hz；稳态诱发的用于分析随机信号。本文采用功率谱估计中的自相关刺激所需的时长较短，各次刺激诱发电位间会交叠，法、Welch法和AR模型法对稳态视觉诱发脑电信号刺激频率通

4、常隋况高于6I-Ig圳。稳态诱发电位具有进行频率特征提取。刺激时间较短、特征易于提取等优点，在频谱中由与2．1自相关法提取诱发脑电信号的频率特征刺激频率成整数倍的频率成分组成。本文通过自相关自相关法的关键点是对自相关函数作Fourier变法、Welch法和AR模型法对视觉诱发脑电信号进行换，从而得到功率谱。脑电信号可视为宽平稳的随机特征提取，并根据Fisher线性分类验证3种方法的准信号，其相关函数是确定的。由维纳．辛钦定理，对确性。随机信号XN【，2的Ⅳ个离散值估计出其自相关函数，1实验平台接着对自相关函数

5、作Fourier变换得到XN(n)的功率脑电波是量级微弱生物医学信号，正常人的脑谱。电频率范围为0．5Hz～100Hz。人体表面有各种干扰Jfi()=∑叫x(n)(，z+)(1)信号，为了从脑电波中准确提取淹没在自发脑电的诱发电位，需要对脑电波进行放大和滤波。G(w)=∑一R(m)e-(2)整个实验在远离电磁干扰的环境中进行。受试者头戴橡胶电极帽，将银盘电极置于大脑枕叶区的O1其中，Ⅳ为随机信号(，z)的样本数；(，，1)为随机处，双耳接参考电极，坐在距离刺激器50cm处，双信号xN(，2)的自相关函数；e(

6、w)为随机信号2015年第36卷第1期自动化与信息工程7xu(n)的功率谱。电放大设备获得，经过了相应的去噪和滤波，可用来此方法具有原理简单、计算—N量H／∞较小＼、辩便于讲得到功提取频率—NH特／E征¨p一＼。在船崧M瓣aⅡab中实现自相关^法NH提／鲁取)／视阳觉料率谱的优点。如加0m诱发如脑电加信号的不同频0率特m征。2组数如据的加功率谱m如O采用的实验数据是实验室提取的2组视觉诱发脑图1、图2所示。从图中可以看出，两组数据的功率电信号数据。这些数据是通过Ne~oTOPUEA一16B脑谱在诱发脑电信号的

7、频率处都有一极大峰值。12Hz_-●薯h矗‘阳r一．’．槲＼．～O1220406080100频率／Hz频率／Hz15Hz一稍．＼’^●～槲0l525406080100频率／Hzl8Hz_II●-I-●lllIlI-I．．L⋯．‘⋯．．．^⋯．．J⋯．．一．IIlII●lIe●Il-兽A＼；；；。一ltII⋯⋯蜘‘＼··_．．．：’：；。：～．；：；：：：：：：：：：：褂0l8254U6O8Ol0O频率／Hz图1第一组自相关法实现诱发脑电信号的功率谱图2第二组自相关法实现诱发脑电信号的功率谱2．2welch法提

8、取诱发脑电信号的频率特征分，对每段数据进行加窗，求段谱的平均，可得到离散随机序列()的功率谱估计(w)。Welch法是经典谱估计中常用的方法，是对周期L图法做进一步改善。其基本原理是将离散随机序列(w)=1IZ．~o()e-JW,,I(3)XN(Yt)分成段，每段长度为即Ⅳ=每段数．：。据有部分重叠。每段长度都是的数据有交叉的部其中，U=∑(礼)是归一化因子；，z)是所8张立煌谢云：基于稳态视觉诱发