[发明专利]基于量化最小误差熵的共用空间模式空域特征提取方法有效
| 申请号： | 201711395085.8 | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN107977651B | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 陈霸东;董继尧;李元昊;郑南宁 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 61200 西安通大专利代理有限责任公司 | 代理人： | 强宏超 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于量化最小误差熵的共用空间模式空域特征提取方法，应用QMEE将传统算法的代价函数改进，使其对离群点鲁棒，能够在离群点出现时获得更好的空域滤波器和特征，进而得到好的分类效果；QMEE是对MEE的一种改进，它能够有效解决MEE计算代价过高的问题，MEE的计算需要双重求和，时间复杂度为O(N | ||
| 搜索关键词： | 基于 量化 最小 误差 共用 空间 模式 空域 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.基于量化最小误差熵的共用空间模式空域特征提取方法，其特征在于：在EEG运动想象分类问题中，假设有两类数据
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