本申请涉及脑机接口，尤其涉及一种脑机接口信号的图形化压缩方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、侵入式脑机接口通过在大脑皮层植入电极能够获得高质量的神经元信号，然而对神经元信号的传输过程中往往面临带宽不足的问题，过高的数据传输速率带来的高功耗会减少设备运行时间。相关技术采用多通道神经信号压缩方案，但是，在实际应用中发现，这些方法依旧是各通道间的单独压缩，忽视了通道间的相关性，导致丰富的通道间信息难以被真正利用提升压缩比，影响了脑机接口信号的压缩效率。
2、综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种脑机接口信号的图形化压缩方法、系统、设备及介质，能够对多通道神经信号进行高效准确压缩并保留通道间信息。
2、为实现上述目的，本申请实施例的一方面提出了一种脑机接口信号的图形化压缩方法，所述方法包括：
3、通过高通道脑机接口采集得到神经信号；
4、对所述神经信号进行信号预处理，得到动作电位信号和局部场电位信号；
5、根据信号时频特征分别对所述动作电位信号和所述局部场电位信号进行图形化处理，得到动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵；
6、根据观测矩阵分别对所述动作电位信号矩阵和所述局部场电位信号矩阵进行多维压缩感知处理，得到动作电位压缩信号和局部场电位压缩信号。
7、在一些实施例中，所述根据信号时频特征分别对所述动作电位信号和所述局部场电位信号进行图形化处理，得到动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵，包括：
8、对所述神经信号进行特征提取处理，得到信号时频特征，所述信号时频特征包括电极阵列空间位置信息和信号时间信息；
9、对所述动作电位信号进行重采样处理，得到动作电位采样信号；
10、对所述局部场电位信号进行降采样处理，得到局部场电位采样信号；
11、根据所述电极阵列空间位置信息对所述动作电位采样信号和所述局部场电位采样信号进行二维平面矩阵构建处理，得到第一二维矩阵和第二二维矩阵；
12、根据信号时间信息对所述第一二维矩阵和所述第二二维矩阵进行时间记录处理，得到动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵。
13、在一些实施例中，所述对所述动作电位信号进行重采样处理，得到动作电位采样信号，包括：
14、设置时域窗口，并根据所述时域窗口对所述动作电位信号进行采样处理，得到采样序列；
15、对所述采样序列进行内容判断处理，并记录信号出现时刻，得到动作电位采样信号。
16、在一些实施例中，所述对所述局部场电位信号进行降采样处理，得到局部场电位采样信号，包括：
17、对所述局部场电位信号进行采样处理，得到第一采样信号；
18、对所述第一采样信号进行二次抽样处理，得到局部场电位采样信号。
19、在一些实施例中，所述根据观测矩阵分别对所述动作电位信号矩阵和所述局部场电位信号矩阵进行多维压缩感知处理，得到动作电位压缩信号和局部场电位压缩信号，包括：
20、根据观测矩阵对所述动作电位信号矩阵进行压缩观测处理，得到第一观测值；
21、根据子空间追踪算法对所述第一观测值进行信号重构处理，得到动作电位压缩信号；
22、通过字典学习对所述局部场电位信号矩阵进行稀疏处理，得到稀疏矩阵；
23、根据广义正交匹配追踪算法对所述观测矩阵和所述稀疏矩阵进行信号重构处理，得到局部场电位压缩信号。
24、在一些实施例中，所述通过字典学习对所述局部场电位信号矩阵进行稀疏处理，得到稀疏矩阵，包括：
25、获取局部场电位历史信号；
26、通过字典学习对所述局部场电位历史信号进行训练处理，得到训练矩阵；
27、将所述训练矩阵与所述局部场电位信号矩阵进行相乘处理，得到稀疏矩阵。
28、在一些实施例中，在所述得到动作电位压缩信号和局部场电位压缩信号之后，所述方法还包括信号恢复处理，包括：
29、对所述动作电位压缩信号和所述局部场电位压缩信号进行内插恢复处理，得到第一动作电位恢复信号和局部场电位恢复信号；
30、获取动作电位历史信号，根据所述动作电位历史信号的尖峰波形均值对所述第一动作电位恢复信号进行波形恢复处理，得到第二动作电位恢复信号；
31、将所述第二动作电位恢复信号与所述局部场电位恢复信号进行叠加处理，得到恢复后的神经信号。
32、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种脑机接口信号的图形化压缩系统，所述系统包括：
33、第一模块，用于通过高通道脑机接口采集得到神经信号；
34、第二模块，用于对所述神经信号进行信号预处理，得到动作电位信号和局部场电位信号；
35、第三模块，用于根据信号时频特征分别对所述动作电位信号和所述局部场电位信号进行图形化处理，得到动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵；
36、第四模块，用于根据观测矩阵分别对所述动作电位信号矩阵和所述局部场电位信号矩阵进行多维压缩感知处理，得到动作电位压缩信号和局部场电位压缩信号。
37、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前面所述的方法。
38、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前面所述的方法。
39、本申请实施例至少包括以下有益效果：本申请提供一种脑机接口信号的图形化压缩方法、系统、设备及介质,该方案根据信号时频特征分别对动作电位信号和局部场电位信号进行图形化处理，得到动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵，能够根据时频特征进行统一的二维矩阵表示，为后续的统一图形化压缩感知提供了数据基础。然后根据观测矩阵分别对动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵进行多维压缩感知处理，得到动作电位压缩信号和局部场电位压缩信号，能够利用压缩感知进行高比例压缩，提高压缩的效率。
1.一种脑机接口信号的图形化压缩方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据信号时频特征分别对所述动作电位信号和所述局部场电位信号进行图形化处理，得到动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述动作电位信号进行重采样处理，得到动作电位采样信号，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述局部场电位信号进行降采样处理，得到局部场电位采样信号，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据观测矩阵分别对所述动作电位信号矩阵和所述局部场电位信号矩阵进行多维压缩感知处理，得到动作电位压缩信号和局部场电位压缩信号，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过字典学习对所述局部场电位信号矩阵进行稀疏处理，得到稀疏矩阵，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在所述得到动作电位压缩信号和局部场电位压缩信号之后，所述方法还包括信号恢复处理，包括：
8.一种脑机接口信号的图形化压缩系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。