专利汇可以提供一种基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于代数拓扑的任务态脑电 信号 分析方法,属于涉及复杂网络分析技术在神经 信号处理 领域的具体应用。该方法包括:将脑 电信号 作为数据源,通过计算各 电极 之间的相干性,构建不同空间 位置 电极的距离关系,采用代数拓扑的方法动态的构建基于单纯形的脑功能网络,表征任务态脑电信号的神经特性,进一步通过计算Betti数,欧拉示性数来分析脑功能网络的性质,实现了任务状态下被试脑功能模式的定量研究。经验证,本发明在任务态脑电信号分析上表现良好,为测量任务状态下的神经反应提供了新的方法,为类脑计算发掘新的规律与证据,从而可以启发 人工智能 框架 及具体 算法 设计等,促进新一代人工智能的发展。,下面是一种基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法专利的具体信息内容。
1.一种基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)对采集的EEG信号滤波,得到滤波后的EEG信号,滤波后的EEG信号为
其中,N为数据长度,M为采集EEG信号的电极数目,滤波后的EEG信号
X中每一行即为每一电极的信号;
(2)对步骤(1)得到的滤波后的EEG信号X中每一电极的信号进行希尔伯特变换得到H(X);
(3)采用步骤(2)得到的H(X)计算每一电极的瞬时相位
(4) 采 用步 骤(2) 得到的瞬时 相位φ计算电极 之间的相干性矩阵
其中, j
为虚数单位,φp(n)表示电极p中的第n个瞬时相位,φq(n)表示电极q中的第n个瞬时相位,PLV(p,q)为CM×M中的一个元素;
(5)将步骤(4)中的CM×M对角线元素置零,得到新的
(6)将步骤(5)中新的CM×M中的每一元素Cpq取绝对值得到|Cpq|,|Cpq|转变为
0≤ε≤1,得到连接矩阵 根据连接矩阵 构建出无向
图G=(V,E),其中,V是顶点集,E是边集,每一条边通过连接矩阵 所确定;
(7)构建无向图G的单纯复形 其中,σ是在E中的单纯形;
(8)计算步骤(7)中R(G)的k阶Betti数Clk(ε);
(9)采用步骤(8)中的k阶Betti数Clk(ε),根据 计算欧拉示性数S。
2.根据权利要求1所述的基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法,其特征在于,步骤(1)中,对采集的EEG信号进行5-40Hz带通滤波。
3.根据权利要求1所述的基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法,其特征在于,步骤(1)中,X11、X1N、XM1、XMN表示EEG信号的数据点。
4.根据权利要求1所述的基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法,其特征在于,步骤(1)中,所述的EEG信号为脑电波信号。
5.根据权利要求1所述的基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法,其特征在于,步骤(4)中,PLV(p,q)为电极p和q之间的相干系数。
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