公开(公告)号：CN110664400B

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN201910891136.9

申请日：2019-09-20

Applicant: 清华大学

Inventor： 季林红 ,  李翀 ,  贾天宇 ,  刘可 ,  钱超

IPC: A61B5/0476 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于度信息的脑电特征电位溯源方法，该方法包括：利用脑电采集设备采集脑电信号，将脑电信号进行预处理，并对预处理后的数据进行小波变换，得到时频域信号；对时频域信号进行叠加平均处理，得到特征矩阵；基于特征矩阵构建欧几里得距离矩阵，并根据阈值对欧几里得距离矩阵做二值化处理，得到邻点集；根据邻点集构建度矩阵；对度矩阵进行聚类处理，计算模板权重系数，并对模板权重系数进行归一化处理；对归一化处理后的模板权重系数进行迭代聚类处理，得到溯源结果值。本发明实施例的方法弥补现有脑电信号溯源方法忽略人脑电特征信号分析的不足，增强了溯源的精确性，实现了基于度信息的脑电特征信号的脑连接网络分析。

公开(公告)号：CN110664400A

公开(公告)日：2020-01-10

申请号：CN201910891136.9

申请日：2019-09-20

Applicant: 清华大学

Inventor： 季林红 ,  李翀 ,  贾天宇 ,  刘可 ,  钱超

IPC: A61B5/0476 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于度信息的脑电特征电位溯源方法，该方法包括：利用脑电采集设备采集脑电信号，将脑电信号进行预处理，并对预处理后的数据进行小波变换，得到时频域信号；对时频域信号进行叠加平均处理，得到特征矩阵；基于特征矩阵构建欧几里得距离矩阵，并根据阈值对欧几里得距离矩阵做二值化处理，得到邻点集；根据邻点集构建度矩阵；对度矩阵进行聚类处理，计算模板权重系数，并对模板权重系数进行归一化处理；对归一化处理后的模板权重系数进行迭代聚类处理，得到溯源结果值。本发明实施例的方法弥补现有脑电信号溯源方法忽略人脑电特征信号分析的不足，增强了溯源的精确性，实现了基于度信息的脑电特征信号的脑连接网络分析。

公开(公告)号：CN111671399B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202010561637.3

申请日：2020-06-18

Applicant: 清华大学

Inventor： 陶晓明 ,  耿冰蕊 ,  段一平 ,  刘可 ,  彭翔 ,  陆建华

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369

Abstract: 本发明提供了一种噪声感知强度的测量方法、装置和电子设备，涉及信号处理的技术领域，包括获取原始脑电波信号，其中，原始脑电波信号为被试者收听预设音频时监测到的脑电波信号，预设音频为多段在原始音频上添加目标噪声强度噪声的音频，目标噪声强度为预设噪声强度中的任一种；基于原始脑电波信号确定被试者对原始音频的噪声感知强度。本发明方法通过分析被试者对预设音频的初级认知的神经电反应(原始脑电波信号)确定被试者对原始音频的噪声感知强度，提供了噪声感知强度的生理标准，从而能够校准和指导待测音频的质量评价，避免了传统主观评价的所有弊端，有效缓解了现有技术中的噪声感知强度的测量方法存在的准确度低的技术问题。

公开(公告)号：CN111671399A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010561637.3

申请日：2020-06-18

Applicant: 清华大学

Inventor： 陶晓明 ,  耿冰蕊 ,  段一平 ,  刘可 ,  彭翔 ,  陆建华

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0476

Abstract: 本发明提供了一种噪声感知强度的测量方法、装置和电子设备，涉及信号处理的技术领域，包括获取原始脑电波信号，其中，原始脑电波信号为被试者收听预设音频时监测到的脑电波信号，预设音频为多段在原始音频上添加目标噪声强度噪声的音频，目标噪声强度为预设噪声强度中的任一种；基于原始脑电波信号确定被试者对原始音频的噪声感知强度。本发明方法通过分析被试者对预设音频的初级认知的神经电反应(原始脑电波信号)确定被试者对原始音频的噪声感知强度，提供了噪声感知强度的生理标准，从而能够校准和指导待测音频的质量评价，避免了传统主观评价的所有弊端，有效缓解了现有技术中的噪声感知强度的测量方法存在的准确度低的技术问题。