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    運用FIR 數(shù)字濾波器提取視覺警戒腦電的節(jié)律特征

    2020-07-02 03:47:08楊建平肖開選劉明華
    關(guān)鍵詞:警覺警戒節(jié)律

    *楊建平,肖開選,劉明華

    (井岡山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,江西,吉安 343009)

    0 引言

    在工農(nóng)業(yè)自動化程度越來越高的當(dāng)今社會,出現(xiàn)了大量的人機交互作業(yè)——工作人員面對自動化(或半自動化)機械設(shè)備持續(xù)性地進行監(jiān)控操作,這類作業(yè)在工程心理學(xué)上稱為警戒作業(yè)[1]。通常警戒作業(yè)以視覺監(jiān)控——視覺警戒為主,作業(yè)人員在長時間的監(jiān)控作業(yè)中,很容易出現(xiàn)警覺水平降低、疲勞、厭煩等現(xiàn)象,從而導(dǎo)致工作績效下降,有時還會造成非常嚴(yán)重的后果。

    警戒作業(yè)人員的警覺水平可以借助采集大腦皮層的腦電信號(Electroencephalogram,EEG)來評價[2]。目前,EEG 被認(rèn)為是最適合作為警覺度檢測的指標(biāo),它蘊涵著人體各種生理、心理活動的信息,當(dāng)人體生理、心理發(fā)生變化時,如警戒作業(yè)員警覺度下降,EEG 都會產(chǎn)生相應(yīng)的變化[3-4]。EEG的這些變化之中,節(jié)律性是最常用、最基本的特征之一,主要有δ( 0. 5 ~4 Hz) 、θ( 4 ~8 Hz) 、α( 8 ~13 Hz) 、β( 13~30 Hz)等節(jié)律。然而采集的EEG 信號并不是以單一的某種節(jié)律呈現(xiàn)出來,而是同時疊加一種以上不同節(jié)律,是多種節(jié)律以及各種干擾的疊加[5-6]。為便捷地提取各種節(jié)律、應(yīng)用節(jié)律特征,本文將采用有限長單位脈沖響應(yīng)(Finite impulse response,F(xiàn)IR)數(shù)字濾波器(Digital filter, DF)獲取EEG 信號中各種節(jié)律成分,提取方法簡單、實用,能夠較好地應(yīng)用于腦機接口設(shè)備中。

    1 FIR 數(shù)字濾波器的原理與設(shè)計

    窗函數(shù)法是設(shè)計FIR 數(shù)字濾波器最常用的方法,算法簡單、物理意義清晰、閉合形式公式可循,相比小波變換等其他變換能夠更加精確、方便定制EEG 各節(jié)律的頻率點[7],是EEG 信號工程濾波中的重要方法之一。

    1.1 設(shè)計思路

    根據(jù)頻域卷積定理,需設(shè)計的FIR 數(shù)字濾波器的頻率響應(yīng)函數(shù)為:

    1.2 窗函數(shù)的討論

    1.3 窗函數(shù)選取與設(shè)計

    通常,減小主瓣寬度和抑制旁瓣能量是一對矛盾,即窗函數(shù)在獲得旁瓣抑制的同時一定會增加主瓣的寬度,為此需選擇合適的窗函數(shù),盡量使主瓣能量和旁瓣能量的比例最大。凱澤窗(Kaiser window)是一種適應(yīng)較強的窗函數(shù),可以在主瓣寬度和旁瓣幅度之間自由選擇兩者的比重,設(shè)計靈活,非常適合FIR 數(shù)字濾波器的設(shè)計[8],其窗函數(shù)形式為:

    其中0( )I · 是第一類零階修正貝塞爾函數(shù),ρ 為可自由選擇的參數(shù),由(5)式確定:

    λ 為凱澤窗函數(shù)的主瓣值和旁瓣值之間的差值(dB),可以同時調(diào)整主瓣寬度與旁瓣衰減。

    根據(jù)EEG 各節(jié)律的頻帶范圍[9],我們選用凱澤窗函數(shù)設(shè)計四個FIR 帶通濾波器,用來提取EEG 信號的四種節(jié)律。表1 為各FIR 數(shù)字濾波器的凱澤窗函數(shù)的所設(shè)計參數(shù),圖1 為四個帶通濾波器幅頻響應(yīng)。

    表1 EEG 節(jié)律及其帶通濾波器的凱澤窗參數(shù) Table 1 EEG rhythms and its corresponding Kaiser window parameter of bandpass filters

    圖1 四個((a) δ 節(jié)律 (b) θ 節(jié)律 (c) α 節(jié)律(d) β 節(jié)律)帶通濾波器的幅頻響應(yīng) Fig.1 Amplitude frequency response of four bandpass filters

    2 視覺警戒腦電的采集

    采用了64 個電極采集腦電數(shù)據(jù),分別置于前額、側(cè)額、額區(qū)、中央?yún)^(qū)、顳區(qū)、后顳區(qū)、頂區(qū)、枕區(qū)等多個腦區(qū),采樣頻率為160 Hz。實驗過程中的操作指令由編制的測試軟件控制。采集流程:開啟電腦,連接實驗設(shè)備,讓被測試者戴好腦電儀,進入實驗狀態(tài);開啟軟件,①視覺警戒目標(biāo)將會從電腦顯示屏四個方位(上、下、左、右)出現(xiàn);②視覺警戒目標(biāo)出現(xiàn)在顯示屏上的時間間隔為30 s內(nèi)的隨機設(shè)置。實驗進程中,要求視覺警戒者注視顯示屏,當(dāng)看到目標(biāo)從顯示屏的上、下、左、右側(cè)出現(xiàn)時,按下電腦鍵盤的“↑”、“↓”、“←”、“→”,按鍵反應(yīng)時間、按鍵正誤由測試軟件自動記錄并保存起來,配合人工觀察用來區(qū)分警覺狀態(tài)和低警覺狀態(tài),同時腦電儀采集并將EEG 信號保存下來。如圖2 所示為選取的FP1(前額)、C3(中央)、O1(枕區(qū))、T4(顳區(qū))四個導(dǎo)聯(lián)的EEG 波形。

    圖2 FP1、C3、O1、T4 導(dǎo)聯(lián)的20s EEG 波形圖 Fig.2 20 seconds EEG waveform of FP1、C3、O1、T4 leads

    3 視覺警戒中EEG 節(jié)律的變化特征

    長時間的視覺警戒工作中,被測試者會出現(xiàn)注意力不集中、疲勞等狀態(tài),大腦的視覺警戒狀態(tài)亦隨之產(chǎn)生波動,此時反映大腦活動狀況的EEG 信號將發(fā)生變化,其各節(jié)律(δ、θ、α、β 等節(jié)律)所呈現(xiàn)的特征亦發(fā)生變化。

    3.1 EEG 節(jié)律的特征量——相對能量

    3.2 兩種狀態(tài)的節(jié)律特征對比

    選用實驗中同一電極(中央?yún)^(qū)C3)的EEG 信號,從中截取警覺過程與低警覺過程的兩段信號并由凱澤窗FIR 數(shù)字濾波器進行節(jié)律提取及分析,如圖3 所示(由上至下依次是EEG 信號、δ 節(jié)律、θ 節(jié)律、α 節(jié)律、β 節(jié)律),表2 是各節(jié)律的相對能量。

    圖3 提取EEG 信號的四種節(jié)律 Fig.3 Four EEG rhythms extracted from by FIR DF

    表2 兩狀態(tài)下四種節(jié)律的相對能量 Table 2 Relative energy of four rhythms in two states

    由圖3 可以看出,δ 節(jié)律(低頻部分)與原EEG信號無相位超前及落后,兩者的變化趨勢具有很強的一致性,表明所選FIR 數(shù)字濾波器具有良好的線性相位性能;圖中左右兩邊的對應(yīng)各節(jié)律波幅有差異。在表2 計算了各節(jié)律的相對能量,低警覺狀態(tài)時低頻節(jié)律(δ 節(jié)律和θ 節(jié)律)能量更高,而高頻節(jié)律(α 節(jié)律和β 節(jié)律)的能量較低。因而通過比較高頻節(jié)律所占能量比重,能夠用來區(qū)分視覺警戒中的兩種狀態(tài)。

    3.3 不同腦區(qū)的節(jié)律特征對比

    單電極采集EEG 信號能減少設(shè)備的硬件數(shù)量,方便生產(chǎn)出便攜式的、可穿戴的智能系統(tǒng),因而尋找視覺警戒任務(wù)中警覺與低警覺差異較大的腦區(qū)具有非常重要的意義。在視覺警戒工作中,即使同處于警覺狀態(tài)(或低警覺狀態(tài))時,不同腦區(qū)的活動狀況也會存在不同,由警覺狀態(tài)下降為低警覺狀態(tài),不同腦區(qū)的變化差異亦不相同。考慮文獻[10-11]提出右側(cè)額葉區(qū)(Frontal area)、后部腦區(qū)(Posterior area)和丘腦(Thalamus)具有維持注意、保持警覺狀態(tài)的功能,為此這里我們主要探討①右額區(qū)與同在右側(cè)的右頂區(qū)之間的EEG 節(jié)律特征,②各腦區(qū)警覺狀態(tài)與低警覺狀態(tài)節(jié)律的變化情況。如圖4 所示為選取的警覺過程、右額和右頂腦區(qū)的兩段信號的節(jié)律特征(由上至下依次是EEG 信號、δ 節(jié)律、θ 節(jié)律、α 節(jié)律、β 節(jié)律)??紤]到文章篇幅,相對應(yīng)的低警覺狀態(tài)節(jié)律沒有畫出。表3、表4 列出了低警覺和警覺時兩腦區(qū)各節(jié)律的相對能量,據(jù)兩表可獲取不同腦區(qū)節(jié)律特征的變化差異。

    圖4 兩個不同腦區(qū)的四個對照節(jié)律((a)右額區(qū),(b)右頂區(qū)) Fig.4 Four rhythms of the EEG decomposed by FIR DF

    表3 警覺時兩腦區(qū)各節(jié)律的相對能量 Table 3 Relative energy of four rhythms in two areas

    表4 低警覺時兩腦區(qū)各節(jié)律的相對能量 Table 4 Relative energy of four rhythms in two areas

    將EEG 分低頻節(jié)律和高頻節(jié)律,從表3、表4可以看以,①低警覺時兩腦區(qū)的能量分布相差不大;②警覺時兩腦區(qū)的能量分布相差較大;③右額的高頻能量(α 節(jié)律和β 節(jié)律的相對能量之和)由警覺的0.1972 到低警覺時的0.1031,變化幅度為0.0941;右頂相應(yīng)地由0.1679 變?yōu)?.1053,變化幅度為0.0626,右額在警覺變?yōu)榈途X時高頻節(jié)律能量下降更快,而右頂相應(yīng)變化量較小,因而工程選用FP2 電極用作單電極腦電來分析警覺下降有較好效果。

    4 討論

    本文將FIR 數(shù)字濾波器應(yīng)用于提取并計算EEG 信號中的四種節(jié)律特征,探索警覺和低警覺兩種狀態(tài)的EEG 節(jié)律特征以及不同腦區(qū)警覺變化的節(jié)律特征,研究思路能夠為FPGA、DSP 等硬件在腦機接口中的應(yīng)用中帶來方便,應(yīng)用于警覺監(jiān)控、初步分析警覺狀態(tài)、生產(chǎn)智能化的人體狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)等方面。但在以下方面尚需改進:①濾波器的參數(shù)選取還有待于使用最優(yōu)方案,以獲得更好的濾波效果,在應(yīng)用中只需對程序中濾波器的起始頻率、截止頻率、采樣率和窗函數(shù)等參數(shù)進行修改就可以實現(xiàn)需要的濾波功能,達到較好的濾波效果;②用FIR 數(shù)字濾波器進行濾波與正交分解相比所得能量有所缺失,與正交變換的小波變換相比獲取節(jié)律的頻率點更精確。③各腦區(qū)警覺變化時的節(jié)律變化特征探討還不夠全面、細(xì)致,所獲取的特征值僅供參考。

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