基于空时频优化特征稀疏表示的运动想象脑电分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610298002.2
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/46
申请日期：
2016-05-06
申请人：
东南大学

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著录项信息

专利名称	基于空时频优化特征稀疏表示的运动想象脑电分类方法
申请号	CN201610298002.2	申请日期	2016-05-06
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-09-21	公开/公告号	CN105956624A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? 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〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市四牌楼2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	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	王爱民;苗敏敏;陈安然;戴志勇;刘飞翔
代理机构	南京经纬专利商标代理有限公司	代理人	楼高潮

摘要

本发明公开了基于空时频优化特征稀疏表示的运动想象脑电分类方法，主要采用线性判别准则选择最有利于分类的导联、时间段及频段，并通过共空间模式算法提取脑电特征，最后根据特征稀疏表示进行分类。本发明包括脑电信号预处理、导联选择、时频块选择、特征提取及特征分类。结果表明，本发明方法能有效选择最有利于分类的导联、时间段及频段，对由共空间模式算法提取的特征进行稀疏表示能取得较好的分类效果。与现有的算法相比，本方法能自动选择最有利于分类的空时频参数，并对最优时频块内的特征进行组合，有利于提高运动想象脑电信号分类的准确性。

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