78、基于脑电图 - 肌电图的运动意图识别研究

基于脑电图 - 肌电图的运动意图识别研究

1. 信号预处理

信号预处理包含对脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号的常规滤波和特殊处理方法。
- EEG 信号预处理 ：包括中值滤波、7 - 30 Hz 带通滤波和信号空间投影。
- EMG 信号预处理 ：有中值滤波、10 - 45 Hz 带通滤波、整流和 6 Hz 低通滤波。
- 数据归一化 ：由于神经网络模型对输入值范围敏感，数据在输入神经网络前需进行归一化。

1.1 信号滤波

对采集到的 EEG 和 EMG 数据进行中值滤波和带通滤波。有意义的 EEG 和 EMG 信号分别集中在 7 - 30 Hz 和 10 - 45 Hz，带通滤波器可去除大部分非目标频段干扰。采用窗函数法生成有限脉冲响应（FIR）滤波器实现带通滤波，其输出信号是输入信号与系数向量的卷积。使用 sinc 函数和汉明窗分别为 EEG 和 EMG 设计带通滤波器，滤波器核宽度为 200 点，采样时间为 0.2 s，在线运行时滤波器延迟为 0.1 s，能满足一般实时要求。

1.2 EEG 信号空间投影降噪

将每个受试者卧位时的 EEG 信号作为噪声信号，对其他 EEG 样本进行信号空间投影（SSP）降噪。SSP 是一种消除外部干扰的数字方法，常用于 EEG 信号预处理，无需额外参考传感器记录干扰场。假设测量值 m(t) 由信号 ms(t) 和噪声 mn(t) 组成，即 m(t) = ms(t) + mn(t)，若 mn(t) 可由少数正交基构成，定义投影算子 (P_{\per