[发明专利]一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法

权利要求书

1.一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)构建编码器h将原始神经信号x转换到特征空间，得到神经表示z＝h(x)，使用仿射函数f解码z得到目标速度y的第一预测速度y₁＝f(z)；

(2)构建解码器g将神经表示z生成神经信号x_r＝g(z)；

(3)将生成的神经信号x_r重新送给编码器h和仿射函数f，得到第二预测速度y₂＝f(h(x_r))；

(4)构建先验生成神经网络m，由目标速度y学习先验神经表示z_p＝m(y)；

(5)计算损失函数，同时训练编码器、解码器和先验生成神经网络；

(6)将待处理的原始信号输入训练好的编码器和解码器，得到生成的神经信号。

2.根据权利要求1所述的侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，编码器、解码器和先验生成神经网络均采用多层感知机。

3.根据权利要求1所述的侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，步骤(5)中，采用端到端的方式反向传播来训练训练编码器、解码器和先验生成神经网络。

4.根据权利要求1所述的侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，步骤(5)中，计算损失函数的具体过程为：

(5-1)计算第一预测速度y₁与目标速度y的损失函数

(5-2)计算生成神经信号x_r与原始神经信号x的损失函数

(5-3)计算第二预测速度y₂与目标速度y的损失函数

(5-4)计算先验神经表示z_p与神经表示z的KL散度损失函数

(5-5)四个损失函数加权组合得到最终损失

5.根据权利要求4所述的侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，步骤(5-1)中，计算第一预测速度y₁与目标速度y的损失函数采用均方误差损失函数，公式为：

其中，i表示第i个样本，N表示样本总数。

6.根据权利要求4所述的侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，步骤(5-2)中，计算生成神经信号x_r与原始神经信号x的损失函数采用泊松负对数似然损失函数，公式为：

7.根据权利要求4所述的侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，步骤(5-3)中，计算第二预测速度y₂与目标速度y的损失函数采用均方误差损失函数，公式为：

8.根据权利要求4所述的侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，步骤(5-4)中，计算先验神经表示z_p与神经表示z的KL散度损失函数公式为：

其中，q,p分别表示z和z_p的分布。