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申请/专利权人：深圳市康立高科技有限公司
摘要：本发明公开了一种干扰波标记算法及脑涨落图仪，其干扰波标记算法包括瞬时异常值识别处理算法和单频干扰信号识别处理算法；瞬时异常值识别处理算法通过偏离脑波平均值基线的幅度来识别瞬时异常引起的干扰信号；单频干扰信号识别处理算法通过快速傅里叶变换后频谱中的最大值所在位置来识别单频干扰信号。本发明提供的干扰波标记算法及脑涨落图仪，可自动识别干扰波并做标记，降低操作者的工作量，提高效率。
主权项：1.一种干扰波标记算法，其特征在于，所述干扰波标记算法应用在脑涨落图仪上，并包括第一子算法和或第二子算法；针对脑电数据，使用所述第一子算法和所述第二子算法中的任意一种进行处理，或者，先使用所述第一子算法进行处理，再使用所述第二子算法进行处理，或者，先使用第二子算法进行处理，再使用所述第一子算法进行处理；所述第一子算法为瞬时异常值识别处理算法，并包括步骤：S11，将所述脑电数据划分为多个预设时间段，每个预设时间段包括N个脑波信号；在每个预设时间段内，获取当前预设时间段内的脑波平均值；其中，N为大于1的自然数；S12，在所述当前预设时间段内，将第一个大于或等于所述脑波平均值、且超过预设高阈值的脑电信号所在的时间记录为干扰起始时间；S13，从所述干扰起始时间起，将连续M次小于或等于预设低阈值的脑电信号所在的时间记录干扰结束时间；其中，M为大于1的自然数；S14，记录所述干扰起始时间至所述干扰结束时间之间的时间为干扰时间段；S15，合并每个预设时间段内的干扰时间段，得到第一干扰时间段；所述第二子算法为单频干扰信号识别处理算法，并包括步骤：S21，将所述脑电数据划分为多个预设时间段，每个预设时间段包括多个导联数据；S22，对每一个导联数据进行快速傅里叶变换，得到该导联数据的频谱，且每个频谱中包括一个最大值；S23，若每个频谱中的最大值所在位置相同，则该位置所处的时间段为干扰时间段；S23，合并多个导联数据中的干扰时间段，得到第二干扰时间段。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市康立高科技有限公司 一种干扰波标记算法及脑涨落图仪
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