[发明专利]一种基于卡诺模型的脑电信号标定方法有效
| 申请号： | 201710134594.9 | 申请日： | 2017-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN106889986B | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 冯毅雄;李塘;娄山河;高一聪 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61B5/00 |
| 代理公司： | 33200 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卡诺模型的脑电信号标定方法。在受试者面前呈现具有质量特性的听视觉刺激，在刺激呈现期间连续记录脑电图获得EEG数据，对EEG数据进行分割和滤波，计算每个EEG段的非线性样本熵的数值，利用卡诺模型对质量特性进行分类，并根据质量特性的分类结果对所有EEG段划分目录，采用支持向量机算法，以各个不同目录的样本熵作为算法输入进行训练得到模型，完成脑电信号的标定。本发明能够提取获得脑电信号的样本熵，建立了脑电信号与情感类型的对应关系，有效地解决了脑电信号中的情感识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卡诺 模型 电信号 标定 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卡诺模型的脑电信号标定方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1：受试者佩戴电极帽后，在受试者面前呈现具有质量特性的听视觉刺激，在刺激呈现期间连续记录脑电图，获得EEG数据；/n步骤2：数据预处理：根据刺激中的质量特性对EEG数据进行分割，用数字滤波器对EEG数据进行滤波；/n所述步骤2中根据刺激中的质量特性对EEG数据进行分割具体是指根据质量特性对应的刺激所呈现的时间段对EEG数据进行时间上的分割，分为各个不同时间段的EEG段；/n步骤3：特征提取：计算每个EEG段的非线性样本熵的数值；/n步骤4：利用卡诺模型对质量特性进行分类，并根据质量特性的分类结果对所有EEG段划分目录；/n所述步骤4具体为：利用卡诺模型对每一质量特性的好坏进行分类分为不同程度的五类，将同一质量特性且同一种类别的EEG段归为同一目录中，由此将所有EEG段分为不同的目录；/n步骤5：采用支持向量机(SVM)算法，以各个不同目录的样本熵作为算法输入进行训练得到模型，完成脑电信号的标定。/n
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