申请/专利权人：小舟科技有限公司

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117860273A

主分类号：A61B5/372

分类号：A61B5/372;A61B5/00;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/2431;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种脑电信号智能降噪方法、系统、设备及存储介质，其技术方案要点在于，对预处理后的原始脑电信号进行信号分解得到多个信号分量矩阵；对信号分量矩阵中的信号分量进行特征提取得到高维特征向量；根据高维特征向量计算各个信号分量与其余信号分量之间的差异性指数；提取信号分量对应的时频转折点集；计算各个时频转折点集与标准噪声库中的噪声样本的匹配度，选取出信号分量的目标噪声和目标匹配度；根据各个信号分量对应的差异性指数和目标匹配度计算得到对应的噪声概率，根据噪声概率对信号分量矩阵进行重构得到降噪信号矩阵。本发明提高了对生理噪声的适应性，有效抑制了噪声干扰的同时，最大程度保存了有效的脑电源信号。

主权项：1.脑电信号智能降噪方法，其特征在于，包括：获取原始脑电信号，并对所述原始脑电信号进行预处理得到混合脑电信号矩阵；对所述混合脑电信号矩阵进行信号分解，得到独立的不同脑区的多个信号分量矩阵；对各个所述信号分量矩阵中的信号分量进行特征提取，得到对应的高维特征向量；根据所述高维特征向量计算各个所述信号分量与其余信号分量之间的差异性指数，得到各个信号分量对应的平均差异性指数；提取各个所述信号分量矩阵中的信号分量对应的时频转折点集；计算各个所述时频转折点集与标准噪声库中的噪声样本的匹配度，根据所述匹配度选取出各个信号分量对应的目标噪声和目标匹配度；根据各个所述信号分量对应的平均差异性指数和目标匹配度计算得到对应的噪声概率，根据所述噪声概率对信号分量矩阵进行重构，得到降噪信号矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 小舟科技有限公司 脑电信号智能降噪方法、系统、设备及介质

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