一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710357978.7
IPC分类号：G06K9/00;G06F3/01
申请日期：
2017-05-19
申请人：
山东建筑大学

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著录项信息

专利名称	一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法
申请号	CN201710357978.7	申请日期	2017-05-19
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-09-15	公开/公告号	CN107169462A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;F;3;/;0;1查看分类表>
申请人	山东建筑大学	申请人地址	山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	山东建筑大学	当前权利人	山东建筑大学
发明人	高诺;鲁昊;鲁守银;王涛;随首钢
代理机构	济南圣达知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法，该方法的具体步骤包括脑机接口系统采集运动想象脑电信号；进行格式转换和数据预处理；用特征提取算法分别提取不同时间段和频率段的脑电信号特征；将特征提取后的脑电信号征和其对应的标记按照合适比例分为训练集和测试集；根据训练集采用二分类算法得到预测分类模型；采用预测分类模型计算测试集的测试集分类结果，分别得出不同时间段和频率段结果的正确率；并与实际结果进行两两比较，构造判断矩阵；对判断矩阵进行一致性检验；确定不同时间段或者不同频率段判断矩阵的权重；用权重对不同时间段或者频率段训练结果加权得到最后结果及其对应的可信度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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