[发明专利]一种多类运动想象脑电信号的识别方法有效
| 申请号： | 201810634951.2 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN108960299B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 郝矿荣;张宪法;陈磊;王彤 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/12 |
| 代理公司： | 上海统摄知识产权代理事务所(普通合伙) 31303 | 代理人： | 金利琴 |
| 地址： | 201620 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多类运动想象脑电信号的识别方法，将待识别的多类运动想象脑电信号经预处理和提取融合后得到的一维特征向量输入到多核学习支持向量机中，由其输出分类结果实现识别，其中预处理是指去除噪声和眼电伪迹，提取融合是指分别利用离散小波变换和一对多公共空间模式提取时频域特征和空域特征后将各个域的特征首尾相连形成一维特征向量；对待识别的多类运动想象脑电信号进行识别时需要的参数通过免疫遗传算法优化得到。本发明方法有效地克服了传统单域特征提取算法信息描述不足以及单核分类器识别率较低的缺陷，通过使用多个核对应融合特征对应不同域的特征，使得分类器具有更好的鲁棒性和较高的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 运动 想象 电信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多类运动想象脑电信号的识别方法，其特征是：将待识别的多类运动想象脑电信号经预处理和提取融合后得到的一维特征向量输入到多核学习支持向量机中，由其输出分类结果实现识别；所述预处理是指去除噪声和眼电伪迹；所述提取融合是指分别利用离散小波变换和一对多公共空间模式提取时频域特征和空域特征后将各个域的特征首尾相连形成一维特征向量；对待识别的多类运动想象脑电信号进行识别时需要的参数通过免疫遗传算法优化得到，所述参数包括使用一对多公共空间模式时保留的特征向量的个数m以及多核学习支持向量机基核函数的核参数γ和惩罚系数C，具体步骤如下：(1)将类型已知的多类运动想象脑电信号进行如上所述的预处理后划分为训练集样本和测试集样本，同时以m、γ和C为抗体，初始化抗体种群Chrom、记忆库bestindividuals、最优抗体bestfitness、当前代数gen＝0和停止代数maxgen；(2)判断gen
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