經(jīng)顱電刺激（transcranial electric stimulation, TES）等無創(chuàng)刺激方式在與大腦內在神經(jīng)電活動鎖相時,能更有效的調節(jié)神經(jīng)振蕩活動。由于腦電（electroencephalogram, EEG）信號復雜的時變性,現(xiàn)有的方法難以同時滿足相位估計精度和實時性的要求。為此,提出一種用于鎖相刺激系統(tǒng)的實時相位估計方法。該方法對EEG信號進行自回歸（autoregressive, AR）建模,然后利用AR模型預測EEG信號并進行相位特征點識別,再通過相位特征點計算出待刺激點的相位。采用該方法對20名受試者（年齡20～36歲,男性12名,女性8名）的閉眼靜息EEG數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)該方法的性能與模型系數(shù)更新時長、預測步長及EEG的窄帶功率大小有關,對高窄帶功率的EEG數(shù)據(jù)具有更優(yōu)性能;在最佳模型參數(shù)下（模型系數(shù)更新時長為5 s、預測步長為30）,20名受試者的平均鎖相指數(shù)（phase locking value,PLV）為0.968,平均相位誤差（average phase error,APE）為13.33°。相對于平均周期法,該方法具有更高的PLV值和更低的相位誤差... 

【文章來源】：電子測量與儀器學報. 2020,34(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

相位特征點示意圖

在上述分析的基礎上,PP-AR方法的實現(xiàn)流程如圖2所示。本文側重于對算法性能的驗證,采用的測試數(shù)據(jù)為1 min閉眼靜息的離線EEG信號[14-16]。算法實現(xiàn)過程如下:首先從1 min的EEG中選取長度為L的數(shù)據(jù)進行分析,對長度為L的EEG做FFT變換得到中心頻率然后進行窄帶濾波,再取長度為L/4的數(shù)據(jù)進行AR建模;接著采用AR模型對余下(3/4)·L的EEG進行預測,預測時長至少為T/4(T為濾波后EEG的平均周期);對預測數(shù)據(jù)做30階平滑處理后再進行相位特征點識別,平滑處理是為解決AR預測步長過長而引起的數(shù)據(jù)畸變;再根據(jù)相位特征點計算出預測數(shù)據(jù)的相位值;由于FIR濾波會帶來相位延遲,最后需要將估計的相位值減去相位延遲以實現(xiàn)相位校正。

PP-AR方法主要包括窄帶濾波、AR預測、相位特征點識別及相位計算4部分。圖3所示為1名受試者2 s靜息態(tài)EEG在各個計算部分的結果。圖3(a)為原始EEG、濾波EEG及AR預測EEG的波形比較(預測步長為30)。可以看到預測EEG與濾波EEG在波形突變處、波峰及波谷點附近存在差異,其余地方波形基本吻合,說明AR模型能較好地進行濾波EEG預測。圖3(b)的橫軸為相位特征點序號;縱軸左為相位誤差;縱軸右為相位特征點的時間間隔(time interval between phase feature points,TIBP)。從圖3(b)可以看到,真實EEG的TIBP在17～20序號范圍內突然增大,AR預測得到的TIBP與真實值存在較大誤差。相應地,可以在該序號范圍觀察到相位誤差增大,其他相位特征點處的相位誤差較小,誤差值在10°附近波動。

【參考文獻】：
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本文編號：3434660