一种脉冲信号检测方法、装置、设备及存储介质

1.本技术属于神经信号处理技术领域，特别涉及一种脉冲信号检测方法、装置、设备以及存储介质。


背景技术：

2.由于大脑中神经元的活动主要表现在神经电信号的产生、变化和传递上，因此，对神经电信号进行记录和分析是研究神经活动的基本手段。神经信号采集设备具有很高的采样率，因此想要达到实时检测的效果则需要开发一种快速的信号检测算法，将采集到的神经信号中的脉冲信号检测出来。目前，常用的脉冲信号检测方法包括模板匹配法和振幅阈值法，模板匹配法属于线下(offline)方法，虽然准确率高，但耗时较长且难以运用到线上任务，另外对信号采集设备的要求较高。而振幅阈值法容易将噪声检测为脉冲信号，导致脉冲信号的检测准确率较低。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种脉冲信号检测方法、装置、设备以及存储介质，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。
4.为了解决上述问题，本技术提供了如下技术方案：
5.一种脉冲信号检测方法，包括：
6.采集多通道神经信号；
7.采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；
8.将所述脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列。
9.本技术实施例采取的技术方案还包括：所述采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测包括：
10.对于每个通道的神经信号，记录电压幅值大于设定的第一阈值的神经信号的时刻信息，生成每个通道关于第一阈值的第一一维链表，所述第一一维链表中包括所有大于所述第一阈值的时刻信息的阈值序列；
11.记录电压幅值大于设定的第二阈值的神经信号的时刻信息，生成每个通道关于第二阈值的第二一维链表，所述第二一维链表中包括所有大于所述第二阈值的时刻信息的阈值序列；
12.对比所述第一一维链表和第二一维链表，找出所述第一一维链表中存在于第二一维链表的阈值序列并删除，将所述第一一维链表中剩余的阈值序列作为脉冲序列检测结果。
13.本技术实施例采取的技术方案还包括：所述记录电压幅值大于设定的第一阈值的神经信号的时刻信息，生成所述多通道神经信号关于第一阈值的第一一维链表具体为：
14.采用第一线程判断每个通道中神经信号的电压幅值是否大于设定的第一阈值，如果是，记录所述通道中神经信号的初始时间戳和末尾时间戳，将所述初始时间戳和末尾时间戳构成一个区间并存储到第一一维链表中。
15.本技术实施例采取的技术方案还包括：所述记录电压幅值大于设定的第二阈值的神经信号的时刻信息，生成所述多通道神经信号关于第二阈值的第二一维链表具体为：
16.采用第二线程同时判断每个通道中神经信号的电压幅值是否大于设定的第二阈值，如果是，记录所述通道中神经信号的初始时间戳和末尾时间戳，将所述初始时间戳和末尾时间戳构成一个区间并存储到第二一维链表中。
17.本技术实施例采取的技术方案还包括：所述对比所述第一一维链表和第二一维链表，找出所述第一一维链表中存在于第二一维链表的阈值序列并删除具体包括：
18.如果所述第一阈值与神经信号有两个相邻交点，将所述两个相邻交点组成的区间记为a，如果所述第二阈值与神经信号也有两个相邻交点，将所述两个交点组成的区间记为b，判断所述区间b是否是区间a的非空真子集，如果是，则判定区间a所记录的阈值序列为干扰信号，将该阈值序列从区间a中删除；否则，计算所述区间a的中点位置并让其近似等于脉冲尖峰位置，并记录对应的时刻信息，生成脉冲信号时间戳。
19.本技术实施例采取的技术方案还包括：所述将所述第一一维链表中剩余的阈值序列作为脉冲序列检测结果之后，还包括：
20.对所述脉冲序列检测结果中的所有脉冲序列的时刻信息求平均近似逼近脉冲尖峰，得到脉冲信号时间戳。
21.本技术实施例采取的技术方案还包括：所述根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列之后，还包括：
22.将所述二值化序列输入神经网络进行分类。
23.本技术实施例采取的另一技术方案为：一种脉冲信号检测装置，包括：
24.信号采集模块：用于采集多通道神经信号；
25.信号检测模块：用于采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；
26.二值化模块：用于将所述脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列。
27.本技术实施例采取的又一技术方案为：一种设备，所述设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，
28.所述存储器存储有用于实现所述脉冲信号检测方法的程序指令；
29.所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以控制脉冲信号检测。
30.本技术实施例采取的又一技术方案为：一种存储介质，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行所述脉冲信号检测方法。
31.相对于现有技术，本技术实施例产生的有益效果在于：本技术实施例的脉冲信号检测方法、装置、设备以及存储介质采用双阈值法对神经信号中的脉冲信号进行快速检测，可以排除掉神经信号中的噪声等干扰信号，提高脉冲信号检测的效率以及准确率，并将检测出的脉冲信号对应的时间戳转换为二值化序列，便于存储以及后续的任务处理。本技术实施例操作简单，能够直接对原始神经信号进行脉冲检测，可以运用于在线检测中，同时也
可应用于生物信号中的脉搏检测、心跳信号检测等其他信号的脉冲检测任务。
附图说明
32.图1是本技术实施例的脉冲信号检测方法的流程图；
33.图2是本技术实施例中采用双阈值法进行脉冲检测的流程图；
34.图3为本技术实施例的基于双阈值法的单通道神经脉冲信号检测示意图；
35.图4为本技术实施例的脉冲信号检测装置结构示意图；
36.图5为本技术实施例的脉冲信号检测设备结构示意图；
37.图6为本技术实施例的存储介质的结构示意图。
具体实施方式
38.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
39.本技术中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本技术实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
40.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
41.请参阅图1，是本技术实施例的脉冲信号检测方法的流程图。本技术实施例的脉冲信号检测方法包括以下步骤：
42.s100：利用神经电极设备采集多通道神经信号；
43.本步骤中，可通过植入式犹他电极等神经信号采集设备采集多通道神经信号，采集到的神经信号为多通道高采样率的时序数据，神经信号的采集频率为20khz或30khz，采集神经信号的通道数会根据神经电极设备的类型进行设定，例如84通道或128通道等。
44.s110：采用双阈值法对多通道神经信号进行脉冲检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；
45.本步骤中，由于采集到的神经信号是多通道高采样率的时序数据，因此需要在每一通道内分别对神经信号进行脉冲检测。具体的，如图2所示，是本技术实施例的采用双阈
值法进行脉冲检测的流程图，其具体包括以下步骤：
46.s111：采用第一线程判断每个通道中神经信号的电压幅值是否大于设定的第一阈值，如果是，执行s112；
47.s112：记录该通道中神经信号的时刻信息，所述时刻信息包括初始时间戳和末尾时间戳，将初始时间戳和末尾时间戳构成一个区间并存储到一个链表中，生成该通道的关于第一阈值的第一一维链表；
48.本步骤中，第一一维链表中包括所有大于第一阈值的初始时间戳和末尾时间戳的阈值序列，例如一个通道的一维链表可表示为[[start1,end1],[start2,end2],...[startn,endn]]。
[0049]
s113：采用第二线程同步判断每一通道中神经信号的电压幅值是否大于设定的第二阈值，如果是，执行s114；
[0050]
s114：记录该通道中神经信号的时刻信息，将初始时间戳和末尾时间戳构成一个区间并存储到一个链表中，生成该通道关于第二阈值的第二一维链表；
[0051]
本步骤中，与s112同理，第二一维链表中包括所有大于第二阈值的初始时间戳和末尾时间戳的阈值序列。本技术实施例通过采用第一线程和第二线程分别进行第一阈值和第二阈值的判断，达到数据同步处理的效果，有利于提高脉冲信号检测效率。
[0052]
s115：将第一一维链表与第二一维链表进行对比，判断第一一维链表中的阈值序列是否存在于第二一维链表中，如果存在，执行s116；
[0053]
s116：从第一一维链表中删除该阈值序列；
[0054]
本步骤中，如果第一一维链表中的某个阈值序列存在于第二一维链表中，表示此时检测到的脉冲信号过大，判定该脉冲信号为噪声，则在第一一维链表中删除对应的阈值序列。
[0055]
s117：将第一一维链表中剩余的阈值序列作为脉冲序列检测结果，并对所有脉冲序列的初始时间戳和末尾时间戳求平均近似逼近脉冲尖峰，得到脉冲信号时间戳[timestamp1,timestamp2,.....timestampn]。
[0056]
s120：将脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列；
[0057]
本步骤中，通过将脉冲信号时间戳进行二值化处理，得到更加便于处理及保存的二值化序列，为后续的分类等操作提供了便利。假设神经电极设备的采样率为30khz(即1秒采集30000个数据)，以一个通道来说，如果转换为1msec(毫秒)一个时间窗，则需要将30个时间步长的数据划分为一个时间窗，具体可根据实际应用场景进行设定；然后将脉冲信号时间戳对应到相应的时间窗内，即每秒可以得到k个数据，每一个数据就对应1毫秒的间隔，如此可得到如下的二值化序列：[0,0,1,1,1,0,...1]，其中1代表这一时间窗内有脉冲信号，0则代表这一时间窗内没有脉冲信号。
[0058]
具体地，如图3所示，为本技术实施例的基于双阈值法的单通道神经脉冲信号检测示意图。在图3中，以一个通道为例，图中两条横线分别代表第一阈值和第二阈值，曲线代表神经信号，当神经信号中的电压幅值超过第一阈值，则在大于第一阈值的电压幅值之间找到峰值，保留峰值对应的横坐标(即时刻信息)，从而找到可能的脉冲信号。但在实际应用场景中有一些响应幅度超过第一阈值的噪声也会被误认为是脉冲信号，因此本技术实施例通
过设置第二阈值对找到的脉冲信号进行进一步判断，具体为：如果第一阈值与神经信号有两个相邻交点，将两个相邻交点组成的区间记为a，如果第二阈值与神经信号也有两个相邻交点，将两个相邻交点组成的区间记为b，并判断b是否是a的非空真子集，如果是，则判定区间a所记录的信号为噪声等干扰信号，将该信号从区间a中删除；否则直接快速计算区间a的中点位置并让其近似等于脉冲尖峰位置，并记录对应的时刻信息，最后生成脉冲信号时间戳。在得到所有的脉冲信号时间戳后，将整个脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，然后统计每个时间窗内是否有脉冲信号，如果有则记为1，否则记为0。
[0059]
s130：将二值化后的二值化序列输入神经网络进行分类。
[0060]
本步骤中，在进行分类任务时，可将二值化后的二值化序列直接输入神经网络中进行处理，达到快速分类处理的目的。
[0061]
基于上述，本技术第二实施例的脉冲信号检测方法采用双阈值法对神经信号中的脉冲信号进行快速检测，可以排除掉脉冲信号中的噪声等干扰信号，提高脉冲信号检测的效率以及准确率，并将检测出的脉冲信号时间戳转换为二值化序列，便于存储以及后续的任务处理。本技术实施例操作简单，能够直接对原始神经信号进行脉冲检测，可以运用于在线检测中，同时也可应用于生物信号中的脉搏检测、心跳信号检测等其他信号的脉冲检测任务。
[0062]
请参阅图4，为本技术实施例的脉冲信号检测装置结构示意图。本技术实施例的脉冲信号检测装置40包括：
[0063]
信号采集模块41：用于采集多通道神经信号；
[0064]
信号检测模块42：用于采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；
[0065]
二值化模块43：用于将所述脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列。
[0066]
基于上述，本技术实施例的脉冲信号检测装置采用双阈值法对神经信号中的脉冲信号进行快速检测，可以排除掉神经信号中的噪声等干扰信号，提高脉冲信号检测的效率以及准确率，并将检测出的脉冲信号对应的时间戳转换为二值化序列，便于存储以及后续的任务处理。本技术实施例操作简单，能够直接对原始神经信号进行脉冲检测，可以运用于在线检测中，同时也可应用于生物信号中的脉搏检测、心跳信号检测等其他信号的脉冲检测任务。
[0067]
请参阅图5，为本技术实施例的设备结构示意图。该设备50包括：
[0068]
存储有可执行程序指令的存储器51；
[0069]
与存储器51连接的处理器52；
[0070]
处理器52用于调用存储器51中存储的可执行程序指令并执行以下步骤：采集多通道神经信号；采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；将所述脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列。
[0071]
其中，处理器52还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器52可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器52还可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器
件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0072]
请参阅图6，图6为本技术实施例的存储介质的结构示意图。本技术实施例的存储介质存储有能够实现以下步骤的程序指令61：采集多通道神经信号；采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；将所述脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列。其中，该程序指令61可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中，包括若干指令用以使得一台设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序指令的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0073]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0074]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。以上仅为本技术的实施方式，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种脉冲信号检测方法，其特征在于，包括：采集多通道神经信号；采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；将所述脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列。2.根据权利要求1所述的脉冲信号检测方法，其特征在于，所述采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测包括：对于每个通道的神经信号，记录电压幅值大于设定的第一阈值的神经信号的时刻信息，生成每个通道关于第一阈值的第一一维链表，所述第一一维链表中包括所有大于所述第一阈值的时刻信息的阈值序列；记录电压幅值大于设定的第二阈值的神经信号的时刻信息，生成每个通道关于第二阈值的第二一维链表，所述第二一维链表中包括所有大于所述第二阈值的时刻信息的阈值序列；对比所述第一一维链表和第二一维链表，找出所述第一一维链表中存在于第二一维链表的阈值序列并删除，将所述第一一维链表中剩余的阈值序列作为脉冲序列检测结果。3.根据权利要求2所述的脉冲信号检测方法，其特征在于，所述记录电压幅值大于设定的第一阈值的神经信号的时刻信息，生成所述多通道神经信号关于第一阈值的第一一维链表具体为：采用第一线程判断每个通道中神经信号的电压幅值是否大于设定的第一阈值，如果是，记录所述通道中神经信号的初始时间戳和末尾时间戳，将所述初始时间戳和末尾时间戳构成一个区间并存储到第一一维链表中。4.根据权利要求3所述的脉冲信号检测方法，其特征在于，所述记录电压幅值大于设定的第二阈值的神经信号的时刻信息，生成所述多通道神经信号关于第二阈值的第二一维链表具体为：采用第二线程同时判断每个通道中神经信号的电压幅值是否大于设定的第二阈值，如果是，记录所述通道中神经信号的初始时间戳和末尾时间戳，将所述初始时间戳和末尾时间戳构成一个区间并存储到第二一维链表中。5.根据权利要求4所述的脉冲信号检测方法，其特征在于，所述对比所述第一一维链表和第二一维链表，找出所述第一一维链表中存在于第二一维链表的阈值序列并删除具体包括：如果所述第一阈值与神经信号有两个相邻交点，将所述两个相邻交点组成的区间记为a，如果所述第二阈值与神经信号也有两个相邻交点，将所述两个交点组成的区间记为b，判断所述区间b是否是区间a的非空真子集，如果是，则判定区间a所记录的阈值序列为干扰信号，将该阈值序列从区间a中删除；否则，计算所述区间a的中点位置并让其近似等于脉冲尖峰位置，并记录对应的时刻信息，生成脉冲信号时间戳。6.根据权利要求2所述的脉冲信号检测方法，其特征在于，所述将所述第一一维链表中剩余的阈值序列作为脉冲序列检测结果之后，还包括：对所述脉冲序列检测结果中的所有脉冲序列的时刻信息求平均近似逼近脉冲尖峰，得
到脉冲信号时间戳。7.根据权利要求1至6任一项所述的脉冲信号检测方法，其特征在于，所述根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列之后，还包括：将所述二值化序列输入神经网络进行分类。8.一种脉冲信号检测装置，其特征在于，包括：信号采集模块：用于采集多通道神经信号；信号检测模块：用于采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；二值化模块：用于将所述脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列。9.一种脉冲信号检测设备，其特征在于，所述设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，所述存储器存储有用于实现权利要求1-7任一项所述的脉冲信号检测方法的程序指令；所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以控制脉冲信号检测。10.一种存储介质，其特征在于，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行权利要求1至7任一项所述脉冲信号检测方法。

技术总结
本申请涉及一种脉冲信号检测方法、装置、设备以及存储介质。所述方法包括：采集多通道神经信号；采用双阈值法对所述多通道神经信号进行脉冲信号检测，得到每个通道的脉冲信号时间戳；将所述脉冲信号时间戳划分为固定的时间窗，并统计每个时间窗内是否有脉冲信号，根据统计结果生成脉冲信号对应的二值化序列。本申请实施例采用双阈值法对神经信号中的脉冲信号进行快速检测，可以排除掉神经信号中的噪声等干扰信号，提高脉冲信号检测的效率以及准确率，能够直接对原始神经信号进行脉冲检测，可以运用于在线检测中。以运用于在线检测中。以运用于在线检测中。


技术研发人员：李文艺 李骁健
受保护的技术使用者：中国科学院深圳先进技术研究院
技术研发日：2023.03.13
技术公布日：2023/7/12