[发明专利]基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法及装置

权利要求书

1.一种基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法，包括：

步骤S1，确定需要生成的人工数据的试次数目m；

步骤S2，获取用户部分真实运动想象数据；

步骤S3，对所述真实运动想象数据进行经验模式分解，得到多个本征模函数IMFs，并根据标签分组，所述标签对应真实运动想象的不同肢体部位；

步骤S4，针对每组数据，随机选取若干所述真实运动想象数据，并对其分解产生的本征模函数IMFs求和取平均，得到一个试次的人工数据；

步骤S5，重复执行步骤S4，得到试次数目m的人工数据；

步骤S6，输出所述人工数据。

2.如权利要求1所述的运动想象人工数据生成方法，其特征在于，还包括：

步骤S7，合并所述人工数据和真实运动想象数据，采用共空间模式算法进行特征提取；

步骤S8，采用支持向量机构建分类器模型并进行分类。

3.如权利要求1所述的运动想象人工数据生成方法，其特征在于，在步骤S3中，经验模式分解步骤包括：

步骤S31，假设真实运动想象数据为x(t)，令s(t)＝x(t)，初始化i＝0，r0(t)＝x(t)；

步骤S32，计算s(t)局部最大和局部最小值，并使用插值法得到s(t)的上下包络线；

步骤S33，计算s(t)上下包络线的平均值m(t)；

步骤S34，从s(t)中减去m(t)，得到h(t)＝s(t)-m(t)，并判断h(t)是否满足IMF条件；

步骤S35，若h(t)不满足IMF条件，则令s(t)＝h(t)，并返回步骤S32，否则到执行步骤S36；

步骤S36，得到第i+1个IMF：IMF_i+1(t)＝h(t)；

步骤S37，计算r_i+1(t)＝r_i(t)-IMF_i+1(t)；

步骤S38，若r_i+1(t)的上下包络线能够得到且r_i+1(t)不单调，则令s(t)＝r_i+1(t)，i＝i+1，返回步骤S32。

4.如权利要求1所述的运动想象人工数据生成方法，其特征在于，在步骤S1，选择常规校准过程的试次数目的40％作为所述试次数目m。

5.如权利要求1所述的运动想象人工数据生成方法，其特征在于，在步骤S2，采集用户的左右手的真实运动想象数据，并根据左手或右手进行标记。

6.一种基于经验模态分解的运动想象人工数据生成装置，其特征在于，包括：

试次数目生成模块，适于确定需要生成的人工数据的试次数目m；

获取模块，获取用户部分真实运动想象数据；

分解和分组模块，适于对所述真实运动想象数据进行经验模式分解，得到多个本征模函数IMFs，并根据标签分组，所述标签对应真实运动想象的不同肢体部位；

数据生成模块，适于得到试次数目m的人工数据，每个试次的人工数据通过针对每组数据随机选取若干所述真实运动想象数据，并分解产生的本征模函数IMFs求和取平均；

输出模块，适于输出所述人工数据。

7.如权利要求6所述的运动想象人工数据生成装置，其特征在于，还包括评价模块，适于合并所述人工数据和真实运动想象数据，采用共空间模式算法进行特征提取；通过支持向量机构建分类器模型并进行分类。

8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至5任一项所述基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法的步骤。

9.一种人工数据生成系统，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至5任一项所述基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法的步骤。