利用EEG‑NIRS融合特征的动作意向分类方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201710566818.3
IPC分类号：A61B5/0476;A61B5/1455;A61B5/00
申请日期：
2017-07-12
申请人：
佛山科学技术学院

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著录项信息

专利名称	利用EEG‑NIRS融合特征的动作意向分类方法
申请号	CN201710566818.3	申请日期	2017-07-12
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2018-01-19	公开/公告号	CN107595281A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	A61B5/0476 ? IPC结构图谱： A 人类生活必需 A6 保健；救生；娱乐 A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定（分析生物材料入G01N，如G01N33/48） A61B5/00 用于诊断目的的测量（放射诊断入A61B6/00；超声波、声波或次声波诊断入A61B8/00）；人的辨识 A61B5/04 测量人体或人体各部分的生物电信号 A61B5/0476 脑电图术〔5〕	IPC分类号	A;6;1;B;5;/;0;4;7;6;;;A;6;1;B;5;/;1;4;5;5;;;A;6;1;B;5;/;0;0查看分类表>
申请人	佛山科学技术学院	申请人地址	广东省佛山市禅城区江湾一路18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	佛山科学技术学院	当前权利人	佛山科学技术学院
发明人	王海贤;李日成;张友红
代理机构	广州嘉权专利商标事务所有限公司	代理人	王国标

摘要

本发明公开了一种利用EEG‑NIRS融合特征的动作意向分类方法，包括以下步骤：步骤一、对采集到的脑电(electroencephalo‑graphy，EEG)信号做预处理；步骤二、对采集到的近红外光谱(near‑infraredspectroscopy，NIRS)信号做预处理；步骤三、对EEG信号提取特征；步骤四、对NIRS信号提取特征；步骤五、将步骤三和步骤四得到的特征分别作归一化处理，再进行特征融合；步骤六、采用模式分类算法对融合后的特征进行分类。本发明将两种单模态的EEG和NIRS特征分别进行归一化，进而串联成一个融合特征，将EEG和NIRS包含的信息有效结合。与现有技术相比，本发明中提出的方法有如下优势：结合运动意向分类问题，充分利用EEG的高时间分辨率和NIRS较高的空间分辨率，特征简单有效，形成信息的互相补充，提高分类的性能。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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