[发明专利]一种基于Multi‑bandsFDBN的运动想象脑电信号的特征提取方法在审
| 申请号： | 201710267096.1 | 申请日： | 2017-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN107092887A | 公开（公告）日： | 2017-08-25 |
| 发明（设计）人： | 蔡军;胡洋揆;曹慧英;尹春林;陈永强;唐贤伦;郭鹏;张毅 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司50102 | 代理人： | 刘小红 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于Multi‑bands FDBN的运动想象脑电信号的特征提取方法。所述方法首先利用带通滤波器将原始的脑电信号分成多个频段，接着对各频段采用FFT将时域信号转换为频域信号，使用全局min‑max的方式作归一化处理，最后将每个频段的频域数据输入DBN进行训练识别，并采用加权计算的方式将多个softmax分类器的结果进行融合。本发明所述方法从设计上解决了不同频带信息对于该被试作用不同的问题，又通过多个分类器进一步保证了算法的鲁棒性，同时能够较大程度地提高了脑电信号的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 multi bandsfdbn 运动 想象 电信号 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Multi‑bands FDBN的运动想象脑电信号的特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)、首先利用带通滤波器将原始的脑电信号分成多个频段，接着对各频段采用FFT将时域信号转换为频域信号；使用全局min‑max的方式对各频域信号作归一化处理；2)、将步骤1)归一化处理后的各频域数据输入深度置信网络DBN进行训练识别，对经过预处理的脑电信号进行特征提取；3)、将深度置信网络DBN后接Softmax分类器对步骤2)提取到的特征进行分类，并采用加权计算的方式将多个softmax分类器的结果进行融合，输出最终的分类结果。
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