本發(fā)明涉及腦電波信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種腦電波信號(hào)的處理方法和裝置。

背景技術(shù)：

人體大約1/3的時(shí)間處于睡眠狀態(tài)，好的睡眠不僅可以提高工作效率，還可以提高生活質(zhì)量。微覺(jué)醒是睡眠過(guò)程中的短暫清醒，在多導(dǎo)睡眠圖中表現(xiàn)為腦電波頻率的短時(shí)變化。對(duì)于睡眠障礙患者來(lái)說(shuō)，微覺(jué)醒具有雙重作用。一方面，覺(jué)醒是對(duì)外界刺激的反應(yīng)，能夠及時(shí)調(diào)整機(jī)體運(yùn)行機(jī)制，特別是呼吸性微覺(jué)醒，具有挽救生命的意義；另一方面，微覺(jué)醒會(huì)將整個(gè)睡眠過(guò)程劃分成了零碎的片段，不僅打亂了睡眠結(jié)構(gòu)還使得睡眠質(zhì)量下降。

因此，微覺(jué)醒在睡眠質(zhì)量評(píng)估以及睡眠類疾病的診斷中成為一項(xiàng)研究熱點(diǎn)。那么為了判讀睡眠狀態(tài)中的微覺(jué)醒事件，目前主流的方式是通過(guò)監(jiān)測(cè)生理信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行頻域、時(shí)域等分析，從而判出生理信號(hào)中哪部分信號(hào)段發(fā)生了微覺(jué)醒，即，構(gòu)成微覺(jué)醒事件。

現(xiàn)有技術(shù)中主要包括如下三種判讀微覺(jué)醒事件的方案：

方式一、基于腦電波信號(hào)：首先通過(guò)對(duì)腦電波信號(hào)進(jìn)行頻率分析，并根據(jù)頻譜圖將其劃分為清醒期和睡眠期，然后再對(duì)睡眠期的腦電波信號(hào)從頻率和功率兩方面分析，從而判出腦電波信號(hào)中哪部分信號(hào)段發(fā)生了微覺(jué)醒事件。

但是，方式一的這種方案在判讀微覺(jué)醒事件之前，需要首先對(duì)腦電波信號(hào)進(jìn)行睡眠狀態(tài)的判斷，即，判斷其是處于清醒期還是睡眠期，而如果一旦判斷錯(cuò)誤(即判斷為清醒期)，則將直接導(dǎo)致微覺(jué)醒事件的判讀錯(cuò)誤，誤判率高、準(zhǔn)確率低。而且，這種方案采用的是基于頻率的判讀方式，而由于腦電波信號(hào)中各特征波形之間存在頻率成分的交叉，因此，這將會(huì)給微覺(jué)醒事件的誤判，穩(wěn)定性差。

方式二、基于脈搏波信號(hào)：利用脈搏波信號(hào)判斷微覺(jué)醒事件時(shí)，主要是基于脈搏波的脈率。在判讀時(shí)，先計(jì)算脈率差值與基準(zhǔn)脈率的比值，再根據(jù)該比值的大小來(lái)判斷睡眠是否處于微覺(jué)醒狀態(tài)。

方式三、基于呼吸波：通過(guò)呼吸波的大小來(lái)判斷微覺(jué)醒事件的存在，并可以輔以如心率、哈欠等參數(shù)來(lái)輔助提高判斷的準(zhǔn)確率。

但是，方式二和方式三所提供的方案是基于脈搏波信號(hào)和呼吸波的，而脈搏波信號(hào)和呼吸波信號(hào)較低的頻率容易淹沒(méi)短時(shí)的微覺(jué)醒事件所對(duì)應(yīng)的信號(hào)，而且波形較長(zhǎng)的周期也不利于微覺(jué)醒事件所對(duì)應(yīng)的信號(hào)起始時(shí)間和終止時(shí)間的判定，判讀準(zhǔn)確性低。

由此可見，現(xiàn)有技術(shù)普遍存在著對(duì)處于微覺(jué)醒狀態(tài)的信號(hào)的判斷準(zhǔn)確性低、穩(wěn)定性差的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種腦電波信號(hào)的處理方法和裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)處于微覺(jué)醒狀態(tài)的信號(hào)的判斷準(zhǔn)確性低、穩(wěn)定性差的問(wèn)題。

為了解決上述問(wèn)題，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，本發(fā)明公開了一種腦電波信號(hào)的處理方法，包括：

獲取處于睡眠狀態(tài)或睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)的腦電波信號(hào)；

計(jì)算所述腦電波信號(hào)中每幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差；

在所述腦電波信號(hào)中的所有幀信號(hào)中，確定標(biāo)準(zhǔn)差大于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值的目標(biāo)幀信號(hào)；

計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值；

依據(jù)所述數(shù)據(jù)抖動(dòng)值確定所述目標(biāo)幀信號(hào)中的目標(biāo)信號(hào)段；

輸出所述目標(biāo)信號(hào)段。

可選地，所述計(jì)算獲取的腦電波信號(hào)中每幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差的步驟之前，該方法還包括：

對(duì)獲取的腦電波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理操作；

其中，所述預(yù)處理操作包括：

去直流處理、中值濾波處理、帶通濾波處理、歸一化處理。

優(yōu)選地，所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值為所述腦電波信號(hào)中所有幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差的平均值的第一預(yù)定倍數(shù)。

可選地，所述計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值的步驟，包括：

計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的各采樣點(diǎn)的各個(gè)抖動(dòng)值；

計(jì)算每秒信號(hào)的各個(gè)采樣點(diǎn)的所述各個(gè)抖動(dòng)值的最大值，得到所述每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值。

可選地，所述依據(jù)所述數(shù)據(jù)抖動(dòng)值確定所述目標(biāo)幀信號(hào)中的目標(biāo)信號(hào)段的步驟，包括：

將所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值分別與預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值進(jìn)行比較，在所述目標(biāo)幀信號(hào)中，確定數(shù)據(jù)抖動(dòng)值大于所述預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值的多個(gè)秒信號(hào)；

在所述多個(gè)秒信號(hào)中，確定時(shí)間連續(xù)的多組秒信號(hào)；

在所述多組秒信號(hào)中，確定持續(xù)時(shí)間在預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)的目標(biāo)組秒信號(hào)以得到目標(biāo)信號(hào)段。

優(yōu)選地，所述預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值為所述目標(biāo)幀信號(hào)中所有秒信號(hào)的各采樣點(diǎn)的各個(gè)抖動(dòng)值的平均值的第二預(yù)定倍數(shù)。

可選地，若所述目標(biāo)信號(hào)段的數(shù)量為多個(gè)，則所述輸出所述目標(biāo)信號(hào)段的步驟之前，該方法還包括：

計(jì)算時(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段之間的時(shí)間間隔；

判斷所述時(shí)間間隔是否小于或等于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔閾值；

若是，則按照時(shí)間順序?qū)⑺鰰r(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段依次連接；

計(jì)算連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間；

判斷連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間是否在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)。

可選地，所述輸出所述目標(biāo)信號(hào)段的步驟，包括：

若連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)，則輸出所述連接后的目標(biāo)信號(hào)段。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明還公開了一種腦電波信號(hào)的處理裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取處于睡眠狀態(tài)或睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)的腦電波信號(hào)；

計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差模塊，用于計(jì)算所述腦電波信號(hào)中每幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差；

確定目標(biāo)幀信號(hào)模塊，用于在所述腦電波信號(hào)中的所有幀信號(hào)中，確定標(biāo)準(zhǔn)差大于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值的目標(biāo)幀信號(hào)；

計(jì)算抖動(dòng)值模塊，用于計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值；

確定目標(biāo)信號(hào)段模塊，用于依據(jù)所述數(shù)據(jù)抖動(dòng)值確定所述目標(biāo)幀信號(hào)中的目標(biāo)信號(hào)段；

輸出模塊，用于輸出所述目標(biāo)信號(hào)段。

可選地，所述計(jì)算抖動(dòng)值模塊包括：

第一計(jì)算子模塊，用于計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的各采樣點(diǎn)的各個(gè)抖動(dòng)值；

第二計(jì)算子模塊，用于計(jì)算每秒信號(hào)的各個(gè)采樣點(diǎn)的所述各個(gè)抖動(dòng)值的最大值，得到所述每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值。

可選地，所述確定目標(biāo)信號(hào)段模塊包括：

比較子模塊，用于將所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值分別與預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值進(jìn)行比較，在所述目標(biāo)幀信號(hào)中，確定數(shù)據(jù)抖動(dòng)值大于所述預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值的多個(gè)秒信號(hào)；

第一確定子模塊，用于在所述多個(gè)秒信號(hào)中，確定時(shí)間連續(xù)的多組秒信號(hào)；

第二確定子模塊，用于在所述多組秒信號(hào)中，確定持續(xù)時(shí)間在預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)的目標(biāo)組秒信號(hào)以得到目標(biāo)信號(hào)段。

可選地，若所述目標(biāo)信號(hào)段的數(shù)量為多個(gè)，則所述裝置還包括：

計(jì)算時(shí)間間隔模塊，用于計(jì)算時(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段之間的時(shí)間間隔；

第一判斷模塊，用于判斷所述時(shí)間間隔是否小于或等于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔閾值；

連接模塊，用于若所述判斷模塊判斷所述時(shí)間間隔小于或等于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔閾值，則按照時(shí)間順序?qū)⑺鰰r(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段依次連接；

計(jì)算持續(xù)時(shí)間模塊，用于計(jì)算連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間；

第二判斷模塊，用于判斷連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間是否在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)。

可選地，所述輸出模塊包括：

輸出子模塊，用于若連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)，則輸出所述連接后的目標(biāo)信號(hào)段。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例包括以下優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)對(duì)處于睡眠狀態(tài)或睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)的腦電波信號(hào)直接進(jìn)行分析，避免了對(duì)微覺(jué)醒事件的誤判；并通過(guò)計(jì)算信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差和數(shù)據(jù)抖動(dòng)值來(lái)確定在腦電波信號(hào)中發(fā)生微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段，而不僅僅依賴于頻率，從而提高了對(duì)微覺(jué)醒事件的判斷準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的腦電波信號(hào)的處理方法的步驟流程圖；

圖2是本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的腦電波信號(hào)的處理方法的步驟流程圖；

圖3A是本發(fā)明圖2所示實(shí)施例輸入的腦電波信號(hào)的波形示意圖；

圖3B是本發(fā)明圖2所示實(shí)施例經(jīng)過(guò)預(yù)處理操作后的腦電波信號(hào)的波形示意圖；

圖3C是本發(fā)明經(jīng)過(guò)圖2和圖4所示實(shí)施例的處理方法處理后輸出的信號(hào)段的波形示意圖；

圖4是本發(fā)明的又一種腦電波信號(hào)的處理方法實(shí)施例的步驟流程圖；

圖5是本發(fā)明的一種腦電波信號(hào)的處理裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。

參照?qǐng)D1，示出了本發(fā)明的一種腦電波信號(hào)的處理方法實(shí)施例的步驟流程圖，具體可以包括如下步驟：

步驟101，獲取處于睡眠狀態(tài)或睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)的腦電波信號(hào)；

其中，由于現(xiàn)有技術(shù)中的在判讀微覺(jué)醒事件之前，首先對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行睡眠狀態(tài)的判斷，這樣容易將屬于完全覺(jué)醒狀態(tài)的腦電波信號(hào)判讀為處于睡眠狀態(tài)的腦電波信號(hào)，從而導(dǎo)致微覺(jué)醒事件的判讀錯(cuò)誤，增加了誤判率。

因此，在本實(shí)施例中，會(huì)直接獲取處于睡眠狀態(tài)或者處于睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)(即處于睡眠潛伏期，其中，睡眠潛伏期指從人閉眼開始到人睡著處于睡眠狀態(tài)之間的這段時(shí)間)的腦電波信號(hào)，避免了睡眠狀態(tài)的判斷錯(cuò)誤所導(dǎo)致的微覺(jué)醒事件的判斷不準(zhǔn)確。

步驟102，計(jì)算所述腦電波信號(hào)中每幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差；

其中，腦電波信號(hào)是分幀的，即腦電波信號(hào)由多幀信號(hào)構(gòu)成，因此，可以計(jì)算每信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差。

步驟103，在所述腦電波信號(hào)中的所有幀信號(hào)中，確定標(biāo)準(zhǔn)差大于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值的目標(biāo)幀信號(hào)；

然后，確定所有幀信號(hào)中標(biāo)準(zhǔn)差大于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值的目標(biāo)幀信號(hào)。

步驟104，計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值；

其中，一個(gè)幀信號(hào)對(duì)應(yīng)一段時(shí)間(例如30秒)，那么可以對(duì)目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值。

步驟105，依據(jù)所述數(shù)據(jù)抖動(dòng)值確定所述目標(biāo)幀信號(hào)中的目標(biāo)信號(hào)段；

其中，可以依據(jù)每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值來(lái)確定目標(biāo)幀信號(hào)中的發(fā)生了微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段。

步驟106，輸出所述目標(biāo)信號(hào)段。

最后，將發(fā)生了微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段輸出。

借助于本發(fā)明上述實(shí)施例的技術(shù)方案，本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)對(duì)處于睡眠狀態(tài)或睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)的腦電波信號(hào)直接進(jìn)行分析，避免了對(duì)微覺(jué)醒事件的誤判；并通過(guò)計(jì)算信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差和數(shù)據(jù)抖動(dòng)值來(lái)確定在腦電波信號(hào)中發(fā)生微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段，而不僅僅依賴于頻率，從而提高了對(duì)微覺(jué)醒事件的判斷準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

針對(duì)相關(guān)技術(shù)中對(duì)腦電波信號(hào)中的微覺(jué)醒事件判讀方法所存在的判斷準(zhǔn)確性低、穩(wěn)定性差的問(wèn)題，參照?qǐng)D2，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本實(shí)施例提供了另一種腦電波信號(hào)的處理方法。

首先，拾取處于睡眠狀態(tài)或睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)的腦電波信號(hào)(Electroencephalogram，EEG)；

其中，由于微覺(jué)醒事件的判讀是直接在睡眠狀態(tài)的腦電波信號(hào)的基礎(chǔ)上，因此，可以避免睡眠狀態(tài)的判斷錯(cuò)誤所導(dǎo)致的微覺(jué)醒事件的判斷不準(zhǔn)確，并方便直接觀察；

另外，本發(fā)明實(shí)施例采用腦電波信號(hào)來(lái)判讀微覺(jué)醒事件，相比于脈搏波和呼吸波，腦電波信號(hào)擁有偏高的頻率成分，因此更有利于微覺(jué)醒事件的識(shí)別和定位。

然后，對(duì)拾取的EEG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理操作；

其中，這里的預(yù)處理操作包括：去直流處理、中值濾波處理、帶通濾波處理、歸一化處理。

具體的預(yù)處理操作的流程如圖2所示：

首先對(duì)輸入的每幀EEG信號(hào)(這里以一幀信號(hào)為例進(jìn)行說(shuō)明)分別進(jìn)行如公式1所示的去直流處理；

其中，由于EEG信號(hào)是分幀處理的，N為一幀的EEG信號(hào)的總采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)。

這里進(jìn)行的各個(gè)預(yù)處理操作都是針對(duì)輸入的一幀EEG信號(hào)進(jìn)行的。

其中，x_t表示輸入的該幀EEG信號(hào)的第t個(gè)采樣點(diǎn)，t為大于等于1且小于等于N的正整數(shù)；

而一幀信號(hào)對(duì)應(yīng)了一段時(shí)間(這里為30s)，并且一幀信號(hào)由多個(gè)采樣點(diǎn)構(gòu)成，其中，每秒信號(hào)對(duì)應(yīng)250個(gè)采樣點(diǎn)。因此，這里的x_i表示該幀ECG信號(hào)中第i個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)值；

其中，y_t為經(jīng)過(guò)去直流處理后的輸出結(jié)果。

然后，對(duì)去直流處理后的EEG信號(hào)進(jìn)行如公式2所示的中值濾波處理；

y_t＝x_t-M 公式(2)

其中，公式2中的x_t表示輸入該中值濾波處理操作中的該幀EEG信號(hào)的第t個(gè)采樣點(diǎn)經(jīng)過(guò)公式1處理后的結(jié)果(即公式1中的輸出結(jié)果y_t)，公式2中的y_t則表示經(jīng)過(guò)中值濾波處理后的輸出結(jié)果，M為該幀EEG信號(hào)中按照處理窗規(guī)則取得的中間采樣點(diǎn)的數(shù)值。

具體處理窗規(guī)則為：在對(duì)一幀信號(hào)進(jìn)行中值濾波時(shí)，會(huì)使用處理窗來(lái)對(duì)該幀EEG信號(hào)進(jìn)行多次處理，其中，處理窗的長(zhǎng)度一般小于一幀信號(hào)的長(zhǎng)度，例如處理窗的長(zhǎng)度為50個(gè)采樣點(diǎn)所在的信號(hào)長(zhǎng)度。那么在進(jìn)行中值濾波處理時(shí)，會(huì)采用處理窗平移的方式，一次處理該幀EEG信號(hào)中50個(gè)采樣點(diǎn)長(zhǎng)度的部分幀信號(hào)。

例如，處理窗所處理的處理窗長(zhǎng)度為k(k為包含的采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù))，那么在該幀EEG信號(hào)中所取得k長(zhǎng)度的部分幀信號(hào)的中間采樣點(diǎn)的值為M。

其中，如果處理窗長(zhǎng)度k為奇數(shù)個(gè)采樣點(diǎn)，則M為k長(zhǎng)度的部分幀信號(hào)中位于中間位置的采樣點(diǎn)的數(shù)值；而如果處理窗長(zhǎng)度k為偶數(shù)個(gè)采樣點(diǎn)，則M為中間兩個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)值的平均值。

接著，對(duì)經(jīng)過(guò)中值濾波處理后的該幀EEG信號(hào)進(jìn)行帶通濾波處理；

其中，通過(guò)進(jìn)行帶通濾波處理，可以減小其他頻率成分(如4Hz以下的慢波成分)的干擾，濾波器可以選擇FIR濾波器、IIR濾波器等。

最后，對(duì)經(jīng)過(guò)帶通濾波處理后的每幀EEG信號(hào)分別進(jìn)行如公式3所示的歸一化處理。

其中，公式(3)中的x_t表示輸入該歸一化處理操作中的該幀EEG信號(hào)的第t個(gè)采樣點(diǎn)的帶通處理后的結(jié)果，公式3中的y_t表示該幀EEG信號(hào)經(jīng)過(guò)歸一化處理后的輸出結(jié)果。

而x_min和x_max則分別表示輸入的該幀EEG信號(hào)中各個(gè)采樣點(diǎn)的各個(gè)數(shù)值中的最小值和最大值。

這里需要注意的是，本發(fā)明對(duì)于上述各個(gè)預(yù)處理操作之間的執(zhí)行順序并不限制為圖2所示的順序，它們可以以任意組合的順序來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)EEG信號(hào)的預(yù)處理操作。

那么經(jīng)過(guò)上述各個(gè)預(yù)處理操作后，EEG信號(hào)的波形圖就從圖3A所示原始輸入狀態(tài)變化為如圖3B所示的狀態(tài)。如圖3B所示，通過(guò)上述預(yù)處理操作，可以使腦電波信號(hào)中的發(fā)生微覺(jué)醒事件的信號(hào)段的特征得到顯著突顯，從而利于對(duì)EEG信號(hào)中發(fā)生微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段的確定(具體為利于對(duì)信號(hào)的特征提取)。

另外，需要注意的是，雖然在上述預(yù)處理操作的具體實(shí)例中是以幀為單位進(jìn)行信號(hào)的預(yù)處理操作的，但是本發(fā)明對(duì)于預(yù)處理操作的對(duì)象并不做信號(hào)長(zhǎng)度的限制，即，在其他實(shí)施例中，還可以以整個(gè)EEG信號(hào)，即所有幀EEG信號(hào)為單位進(jìn)行上述預(yù)處理操作，具體預(yù)處理操作的方法流程類似，在此不再贅述。

下面則可以繼續(xù)參照?qǐng)D2來(lái)對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理操作后的EEG信號(hào)進(jìn)行特征提取和閾值判斷步驟，從而初步確定EEG信號(hào)中發(fā)生微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段。

具體而言，如圖2所示，在經(jīng)過(guò)上述預(yù)處理操作后，可以計(jì)算預(yù)處理操作后的所述腦電波信號(hào)中每幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差s_q，標(biāo)準(zhǔn)差是以幀為單位進(jìn)行計(jì)算的；

具體而言，可以以幀為單位提取每幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差，從而確定發(fā)生微覺(jué)醒事件所在的幀信號(hào)，即目標(biāo)幀信號(hào)。

其中，第q幀的EEG信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差s_q的計(jì)算公式可以為公式4a或公式4b：

其中，公式4a和公式4b中的M表示所計(jì)算的第q幀信號(hào)所包含的采樣點(diǎn)的總個(gè)數(shù)；而每幀信號(hào)包含多個(gè)采樣點(diǎn)，每個(gè)采樣點(diǎn)都有一個(gè)數(shù)值，為第q幀信號(hào)中所有采樣點(diǎn)的數(shù)值的平均值；x_i表示第q幀信號(hào)中第i個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)值；這里計(jì)算得到的是第q幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差s_q。

那么對(duì)于經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的每幀腦電波信號(hào)，都可以計(jì)算出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。

繼續(xù)參照?qǐng)D2，如果該幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差s_q大于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值α，則說(shuō)明該幀信號(hào)為發(fā)生微覺(jué)醒事件的幀信號(hào)；

而如果該幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差s_q小于或等于α，則說(shuō)明該幀信號(hào)沒(méi)有發(fā)生微覺(jué)醒事件，舍棄該幀信號(hào)，繼續(xù)判斷下一幀信號(hào)是否滿足標(biāo)準(zhǔn)差大于α，直到將獲取的EEG信號(hào)中每幀信號(hào)都判斷完成。

那么經(jīng)過(guò)上述判斷，就可以在所述腦電波信號(hào)中的所有幀信號(hào)中，確定標(biāo)準(zhǔn)差大于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值α的目標(biāo)幀信號(hào)；

其中，所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值為所述腦電波信號(hào)中所有幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差的平均值的第一預(yù)定倍數(shù)(這里為1.5倍)。

其中，所確定的目標(biāo)幀信號(hào)都是EEG信號(hào)中可能存在微覺(jué)醒事件的信號(hào)。

接著，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)差滿足上述圖2所示判斷條件的目標(biāo)幀信號(hào)繼續(xù)計(jì)算目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值；

其中，在計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值時(shí)，可以通過(guò)如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)：計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的各采樣點(diǎn)的各個(gè)抖動(dòng)值；計(jì)算每秒信號(hào)的各個(gè)采樣點(diǎn)的所述各個(gè)抖動(dòng)值的最大值，得到所述每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值。

具體而言，一個(gè)幀信號(hào)對(duì)應(yīng)一個(gè)時(shí)間段，這里為30s，而每秒的信號(hào)都包含多個(gè)采樣點(diǎn)(這里為250個(gè)采樣點(diǎn))，這里對(duì)于一個(gè)目標(biāo)幀信號(hào)，可以逐秒提取每秒信號(hào)中各采樣點(diǎn)的各個(gè)抖動(dòng)值Pi(計(jì)算公式如公式5所示)，其中，該秒信號(hào)中各個(gè)抖動(dòng)值Pi的最大值P_max，即為該秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值。

p_i＝s_i-x_avg 公式(5)

其中，s_i為計(jì)算的秒信號(hào)中(即1秒內(nèi))第i個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)值，x_avg為該目標(biāo)幀信號(hào)所包含的所有采樣點(diǎn)的數(shù)值的平均值，i大于等于1小于等于250。

那么經(jīng)過(guò)公式5就可以確定所針對(duì)的目標(biāo)幀信號(hào)中各個(gè)秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值P_maxj，其中，j大于等于1且小于等于30，P_maxj表示目標(biāo)幀信號(hào)中第j秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值。

然后，就可以依據(jù)該目標(biāo)幀信號(hào)中各個(gè)秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值來(lái)確定所述目標(biāo)幀信號(hào)中發(fā)生了微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段；

其中，在依據(jù)該目標(biāo)幀信號(hào)中各個(gè)秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值來(lái)確定所述目標(biāo)幀信號(hào)中發(fā)生了微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段時(shí)，可以通過(guò)如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)：如圖2所示，將所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值P_maxj分別與預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值β進(jìn)行比較；

如果該秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值P_maxj大于β，則依據(jù)該秒信號(hào)的時(shí)間可以確定該秒信號(hào)在相應(yīng)的目標(biāo)幀信號(hào)中所在的位置；

而如果該秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值P_maxj小于或等于β，則舍棄該秒信號(hào)，獲取(或計(jì)算，其中，如果計(jì)算了一個(gè)秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值就進(jìn)行和β的判斷，則在完成一次判斷后，需要繼續(xù)計(jì)算下一秒信號(hào)的數(shù)據(jù)的抖動(dòng)值)下一秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值P_max(j+1)繼續(xù)和β進(jìn)行比較判斷。

這樣，就可以在標(biāo)準(zhǔn)差滿足大于α目標(biāo)幀信號(hào)中，確定數(shù)據(jù)抖動(dòng)值大于所述β的多個(gè)秒信號(hào)。

其中，所述預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值β為所述目標(biāo)幀信號(hào)中所有秒信號(hào)的各采樣點(diǎn)的各個(gè)抖動(dòng)值的平均值的第二預(yù)定倍數(shù)(這里為1.4倍)。

繼續(xù)參照?qǐng)D2，需要計(jì)算滿足數(shù)據(jù)抖動(dòng)值大于β的秒信號(hào)的持續(xù)時(shí)間：具體而言：

針對(duì)一個(gè)目標(biāo)幀信號(hào)，在滿足數(shù)據(jù)抖動(dòng)值大于β的多個(gè)秒信號(hào)中，確定時(shí)間連續(xù)的多組秒信號(hào)；

其中，由于微覺(jué)醒事件的持續(xù)時(shí)間至少在3秒以上，因此，對(duì)于一個(gè)滿足上述判斷條件的孤立(時(shí)間不連續(xù))的秒信號(hào)是不需要的。這里可以確定出時(shí)間連續(xù)的秒信號(hào)，例如滿足上述判斷條件的秒信號(hào)分別為第1、2、3、10、13和14秒。那么時(shí)間連續(xù)的為第1～3秒信號(hào)(為一組連續(xù)秒信號(hào))，第10秒的秒信號(hào)沒(méi)有與其相鄰的秒信號(hào)，因此，需要剔除；另外，第13～14秒的秒信號(hào)也是一組連續(xù)秒信號(hào)。

此步驟可以直接將不存在持續(xù)時(shí)間的第10秒的秒信號(hào)篩選掉。

其中，在正常情況下，該預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍為3s～14s，那么這將導(dǎo)致第13～14s的連續(xù)秒信號(hào)被剔除。但是由于在上述實(shí)施例中對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理操作，而在預(yù)處理操作中EEG所經(jīng)的濾波、中值濾波等處理，會(huì)對(duì)EEG信號(hào)產(chǎn)生一定的下降延遲，例如原本持續(xù)時(shí)間為3s的信號(hào)可能縮成2s，從而導(dǎo)致一部分微覺(jué)醒信號(hào)被漏判，所以本發(fā)明實(shí)施例中，在對(duì)預(yù)處理后信號(hào)進(jìn)行初步篩選時(shí)，會(huì)對(duì)預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍進(jìn)行調(diào)整，從3s～14s調(diào)整為2～13s。這樣，就可以將預(yù)處理后縮減的發(fā)生了微覺(jué)醒事件的秒信號(hào)篩選出來(lái)。

具體而言，在將預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍從3s～14s調(diào)整為2～13s后，就可以對(duì)時(shí)間連續(xù)的所述多組秒信號(hào)進(jìn)行篩選，確定持續(xù)時(shí)間在預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)(即2s～13s)的目標(biāo)組秒信號(hào)以得到目標(biāo)信號(hào)段。

其中，只覺(jué)醒了1秒或者1.5秒顯然并不能稱之為微覺(jué)醒，因此，微覺(jué)醒事件必須滿足一定的持續(xù)時(shí)間，那么上述兩組秒信號(hào)，即第1～3秒信號(hào)和第13～14秒的秒信號(hào)的持續(xù)時(shí)間分別為3s和2s，因此，兩組秒信號(hào)都沒(méi)有被篩選掉。

此外，由于上述預(yù)處理操作會(huì)使秒信號(hào)比實(shí)際信號(hào)縮減一點(diǎn)，例如原本持續(xù)時(shí)間為3s的微覺(jué)醒信號(hào)可能被縮成2s，所以，還需要對(duì)篩選出來(lái)的信號(hào)要進(jìn)行時(shí)間擴(kuò)充，每組秒信號(hào)都擴(kuò)充1s，例如將第1～3秒信號(hào)和第13～14秒的秒信號(hào)的持續(xù)時(shí)間分別擴(kuò)充為4s和3s。這樣，輸出的連續(xù)秒信號(hào)才是符合實(shí)際信號(hào)長(zhǎng)度的最后，就可以輸出發(fā)生微覺(jué)醒事件的所述目標(biāo)信號(hào)段(即持續(xù)時(shí)間為4s的第1s～3s信號(hào)所在信號(hào)段以及持續(xù)時(shí)間為3s的第13s～14s信號(hào)所在信號(hào)段)。

此外，如果目標(biāo)信號(hào)段的數(shù)量為多個(gè)(可能屬于同一幀信號(hào)或者不同幀信號(hào))，那么在輸出所述目標(biāo)信號(hào)段之前，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法還需要對(duì)初步判斷發(fā)生微覺(jué)醒事件的目標(biāo)信號(hào)段進(jìn)行結(jié)果修正。

具體理由為：首先，由于預(yù)處理操作會(huì)給EEG信號(hào)帶來(lái)一定的時(shí)間差，這里的修正步驟可以對(duì)初判為微覺(jué)醒事件的持續(xù)時(shí)間進(jìn)行修正。另外，在微覺(jué)醒事件判讀時(shí)可能會(huì)由于波形的不連續(xù)性造成微覺(jué)醒事件的分割，所以，這里需要對(duì)初判的微覺(jué)醒事件進(jìn)行整合，以保證微覺(jué)醒事件的連續(xù)性。

需要說(shuō)明的是，如果在上述實(shí)施例中沒(méi)有進(jìn)行預(yù)處理操作那么上述實(shí)施例中的預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍則不需要調(diào)整，仍舊是3s～14s，相應(yīng)的，初步篩選得到的多組連續(xù)秒信號(hào)也不需要進(jìn)行持續(xù)時(shí)間的擴(kuò)充。

此外，為了避免由于波形的不連續(xù)性造成微覺(jué)醒事件的分割，造成微覺(jué)醒事件的不連續(xù)。下面，參照?qǐng)D4來(lái)對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的微覺(jué)醒事件的修正流程進(jìn)行詳細(xì)闡述。

首先，可以接收上述實(shí)施例得到的微覺(jué)醒事件的初步判斷結(jié)果，即多個(gè)目標(biāo)信號(hào)段；

然后，可以計(jì)算時(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段之間的時(shí)間間隔；

即，這里通過(guò)判斷兩個(gè)微覺(jué)醒事件的間隔時(shí)間來(lái)決定微覺(jué)醒事件是否需要合并。

接著，進(jìn)行閾值判斷，即判斷所述時(shí)間間隔是否小于或等于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔閾值；

其中，在微覺(jué)醒事件之前必須有一段時(shí)間(即預(yù)設(shè)時(shí)間間隔閾值，10s)的穩(wěn)定睡眠，因此可以判斷兩個(gè)事件之間的時(shí)間間隔是否大于10s，如果大于，則說(shuō)明這兩個(gè)相鄰的目標(biāo)信號(hào)段是獨(dú)立的微覺(jué)醒事件。

而如果發(fā)現(xiàn)間隔時(shí)間小于或等于10s，則說(shuō)明相鄰的目標(biāo)信號(hào)段可能屬于同一個(gè)微覺(jué)醒事件，因此，可以按照時(shí)間順序?qū)⑺鰰r(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段依次連接(即事件合并)；

接著，計(jì)算連接后的新目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間；

判斷連接后的新目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間是否在預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍(即3s～14s)內(nèi)。

其中，由于微覺(jué)醒事件的持續(xù)時(shí)間都是在3s以上，因此，這里在修正事件的連續(xù)性時(shí)，所用的預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍仍舊是標(biāo)準(zhǔn)值：3s～14s。從而保證微覺(jué)醒事件的判斷準(zhǔn)確性和連續(xù)性。

若連接后的新目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍(3s～14s)內(nèi)，則說(shuō)明確實(shí)是一個(gè)微覺(jué)醒事件發(fā)生了分割，直接輸出所述連接后的新目標(biāo)信號(hào)段。

而如果連接后的新目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間不在3s～14s內(nèi)，則繼續(xù)判斷下一組時(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段的間隔時(shí)間是否大于10s。

最后，圖4所輸出的修正后的目標(biāo)信號(hào)段就是EEG信號(hào)中發(fā)生了微覺(jué)醒事件的信號(hào)段。

圖3C示出了經(jīng)過(guò)圖2和圖4的流程判讀出的發(fā)生了微覺(jué)醒事件的信號(hào)段的波形圖。

借助于本發(fā)明上述實(shí)施例的技術(shù)方案，本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)獲取處于睡眠狀態(tài)或睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)的腦電波信號(hào)，然后進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理，接著進(jìn)行信號(hào)特征提取、閾值判斷以及事件修正實(shí)現(xiàn)了對(duì)腦電波信號(hào)中微覺(jué)醒事件的準(zhǔn)確和可靠的判讀。其中，通過(guò)直接對(duì)睡眠狀態(tài)的腦電波信號(hào)進(jìn)行獲取，避免了額外對(duì)是否睡眠進(jìn)行判讀所導(dǎo)致的事件誤判；并通過(guò)對(duì)信號(hào)預(yù)處理可以使發(fā)生微覺(jué)醒事件的信號(hào)特征更加明顯，增加后續(xù)事件的判斷準(zhǔn)確性和可靠性；另外，通過(guò)提取信號(hào)的幀標(biāo)準(zhǔn)差以及每秒中各采樣點(diǎn)的抖動(dòng)值來(lái)判讀微覺(jué)醒事件，從而能夠避免現(xiàn)有技術(shù)中局限于波形的頻率來(lái)進(jìn)行判讀時(shí)所存在的由波形頻率成分交叉帶來(lái)的誤判，使算法的穩(wěn)定性更高；另外在事件初步判讀結(jié)束后，還對(duì)判讀得到的信號(hào)段進(jìn)行修正，從而保證了對(duì)發(fā)生微覺(jué)醒事件的信號(hào)段的判斷精確性。

另外，腦電波信號(hào)是記錄人體睡眠過(guò)程最直觀、顯著的信號(hào)。本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)分析腦電信號(hào)定位出準(zhǔn)確的微覺(jué)醒事件，在評(píng)估睡眠質(zhì)量和相關(guān)疾病診斷中具有重要意義。通過(guò)實(shí)現(xiàn)微覺(jué)醒事件的自動(dòng)判讀，不僅可以大大提高醫(yī)生的工作效率，還可以為腦電監(jiān)測(cè)類設(shè)備的家電化打下基礎(chǔ)(即用戶可以不需要去醫(yī)院直接使用能夠利于本發(fā)明實(shí)施例的處理方法實(shí)現(xiàn)的腦電監(jiān)測(cè)類設(shè)備進(jìn)行腦電波信號(hào)的監(jiān)測(cè))。

此外，在另一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)EEG信號(hào)預(yù)處理后，由于微覺(jué)醒事件的波形被很好的突顯出來(lái)，因此，在預(yù)處理操作之后，還可以不進(jìn)行幀標(biāo)準(zhǔn)差、抖動(dòng)值等特征值的計(jì)算，直接用幅值比較的方法來(lái)對(duì)微覺(jué)醒事件進(jìn)行初步判斷，例如當(dāng)某采樣點(diǎn)的幅值大于該幀幅值均值的1.5倍時(shí)，則判斷其屬于微覺(jué)醒的范疇。另外，在判微覺(jué)醒事件時(shí)，還可結(jié)合肌電、眼電活動(dòng)，對(duì)事件進(jìn)行判斷。

需要說(shuō)明的是，對(duì)于方法實(shí)施例，為了簡(jiǎn)單描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明實(shí)施例并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本發(fā)明實(shí)施例，某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說(shuō)明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作并不一定是本發(fā)明實(shí)施例所必須的。

與上述本發(fā)明實(shí)施例所提供的方法相對(duì)應(yīng)，參照?qǐng)D5，示出了本發(fā)明一種腦電波信號(hào)的處理裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括如下模塊：

獲取模塊51，用于獲取處于睡眠狀態(tài)或睡眠準(zhǔn)備狀態(tài)的腦電波信號(hào)；

計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差模塊52，用于計(jì)算所述腦電波信號(hào)中每幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差；

確定目標(biāo)幀信號(hào)模塊53，用于在所述腦電波信號(hào)中的所有幀信號(hào)中，確定標(biāo)準(zhǔn)差大于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值的目標(biāo)幀信號(hào)；

計(jì)算抖動(dòng)值模塊54，用于計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值；

確定目標(biāo)信號(hào)段模塊55，用于依據(jù)所述數(shù)據(jù)抖動(dòng)值確定所述目標(biāo)幀信號(hào)中的目標(biāo)信號(hào)段；

輸出模塊56，用于輸出所述目標(biāo)信號(hào)段。

可選地，所述裝置還包括如下未示出的模塊和子模塊：

預(yù)處理模塊(未示出)，用于對(duì)獲取的腦電波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理操作；

其中，所述預(yù)處理操作包括：

去直流處理、中值濾波處理、帶通濾波處理、歸一化處理。

其中，所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)差閾值為所述腦電波信號(hào)中所有幀信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差的平均值的第一預(yù)定倍數(shù)。

可選地，所述計(jì)算抖動(dòng)值模塊54包括：

第一計(jì)算子模塊(未示出)，用于計(jì)算所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的各采樣點(diǎn)的各個(gè)抖動(dòng)值；

第二計(jì)算子模塊(未示出)，用于計(jì)算每秒信號(hào)的各個(gè)采樣點(diǎn)的所述各個(gè)抖動(dòng)值的最大值，得到所述每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值。

可選地，所述確定目標(biāo)信號(hào)段模塊55包括：

比較子模塊(未示出)，用于將所述目標(biāo)幀信號(hào)中每秒信號(hào)的數(shù)據(jù)抖動(dòng)值分別與預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值進(jìn)行比較，在所述目標(biāo)幀信號(hào)中，確定數(shù)據(jù)抖動(dòng)值大于所述預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值的多個(gè)秒信號(hào)；

第一確定子模塊(未示出)，用于在所述多個(gè)秒信號(hào)中，確定時(shí)間連續(xù)的多組秒信號(hào)；

第二確定子模塊(未示出)，用于在所述多組秒信號(hào)中，確定持續(xù)時(shí)間在預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)的目標(biāo)組秒信號(hào)以得到目標(biāo)信號(hào)段。

其中，在一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)抖動(dòng)閾值為所述目標(biāo)幀信號(hào)中所有秒信號(hào)的各采樣點(diǎn)的各個(gè)抖動(dòng)值的平均值的第二預(yù)定倍數(shù)。

可選地，若所述目標(biāo)信號(hào)段的數(shù)量為多個(gè)，則根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的上述裝置還包括：

計(jì)算時(shí)間間隔模塊(未示出)，用于計(jì)算時(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段之間的時(shí)間間隔；

第一判斷模塊(未示出)，用于判斷所述時(shí)間間隔是否小于或等于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔閾值；

連接模塊(未示出)，用于若所述判斷模塊判斷所述時(shí)間間隔小于或等于預(yù)設(shè)時(shí)間間隔閾值，則按照時(shí)間順序?qū)⑺鰰r(shí)間相鄰的兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)段依次連接；

計(jì)算持續(xù)時(shí)間模塊(未示出)，用于計(jì)算連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間；

第二判斷模塊(未示出)，用于判斷連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間是否在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)。

可選地，在另一個(gè)實(shí)施例中，所述輸出模塊包括：

輸出子模塊(未示出)，用于若連接后的目標(biāo)信號(hào)段的持續(xù)時(shí)間在所述預(yù)設(shè)時(shí)間段范圍內(nèi)，則輸出所述連接后的目標(biāo)信號(hào)段。

對(duì)于裝置實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。

本說(shuō)明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明實(shí)施例的實(shí)施例可提供為方法、裝置、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明實(shí)施例可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明實(shí)施例可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲(chǔ)器、CD-ROM、光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明實(shí)施例是參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、終端設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來(lái)描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合。可提供這些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器，使得通過(guò)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的裝置。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中，使得存儲(chǔ)在該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理，從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發(fā)明實(shí)施例的優(yōu)選實(shí)施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對(duì)這些實(shí)施例做出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例以及落入本發(fā)明實(shí)施例范圍的所有變更和修改。

最后，還需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者終端設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者終端設(shè)備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者終端設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種腦電波信號(hào)的處理方法和一種腦電波信號(hào)的處理裝置，進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。