[发明专利]一种基于相关性分析的脑-机接口跨负荷线性判别方法在审
| 申请号： | 202110769354.2 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113591598A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 李梦凡;左皓鑫;伍煜伟;廖文喆 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;A61B5/372;A61B5/378;A61B5/377 |
| 代理公司： | 天津企兴智财知识产权代理有限公司 12226 | 代理人： | 安孔川 |
| 地址： | 300401 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于相关性分析的脑‑机接口跨负荷线性判别方法，包括以下内容：获取不同状态脑力负荷下的脑电数据，对获取的脑电信号数据采用Fisher准则训练出多组分类器，将待分类脑电样本输入到多组分类器后得到多组线性判别值，对待分类脑电样本与不同状态下的脑电数据分别计算平均皮尔逊相关系数，转化成权重系数；权重系数与线性判别值加权求和，加权求和值通过Fisher准则及投票器，判断待分类脑电样本的类型。本发明所述的方法，通过设计不同脑力负荷状态下的基于Fisher准则的线性判别分类器，并采用皮尔逊相关系数与权重计算的转化，获得了待测样本与训练样本的权重系数，对最终判别式进行了改进，实现了对个体跨负荷状态脑电数据的自适应分类目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 相关性 分析 接口 负荷 线性 判别 方法 | ||
【主权项】：
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