[发明专利]一种用于非对称脑电特征增强与识别的脑-机接口方法

摘要

本发明涉及一种用于非对称脑电特征增强与识别的脑‑机接口方法，包括如下步骤：步骤一，通过脑‑机接口系统建立包括训练集Xk、训练样本Yl和测试样本·Y的脑电信号模块；步骤二，对脑电信号模块中测试样本·Y进行频域滤波和降采样数据处理；步骤三，基于Fisher线性判别准则，对脑电信号模块中训练集Xk进行计算得到空间投影矩阵W；步骤四，对脑电信号模块中训练集Xk和测试样本·Y按照如下公式进行DSP空间滤波获得和WTY特征向量；步骤五，根据和WTY特征向量进行CCA空间滤波构建投影矩阵Uk和Vk；通过获得特征向量WTY、投影矩阵Uk和Vk按照如下公式进行模板匹配生成特征向量ρl；采用不同分类器模型对特征向量ρl进行识别后输出；该方法提高脑电信号自身信噪比从而提高信号特征的分类识别效率。

主权项

1.一种用于非对称脑电特征增强与识别的脑‑机接口方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，通过脑‑机接口系统建立包括训练集Xk、训练样本Yl和测试样本·Y的脑电信号数据集步骤二，对脑电信号数据集中测试样本·Y进行频域滤波和降采样数据处理；步骤三，基于Fisher线性判别准则，对脑电信号模块中训练集Xk进行计算得到空间投影矩阵W；步骤四，对脑电信号数据集中训练集X_k和测试样本·Y按照如下公式进行DSP空间滤波获得和W^TY特征向量；SB＝∑11+∑22‑∑12‑∑21Sw＝σ12+σ22步骤五，根据和W^TY特征向量采用如下公式进行CCA空间滤波构建投影矩阵U_k和V_k；步骤六，通过获得特征向量W^TY、投影矩阵U_k和V_k按照如下公式进行模板匹配生成特征向量ρ_l；步骤七，采用不同分类器模型对特征向量ρl进行识别后输出。