[发明专利]一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法

摘要

本发明涉及一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法，该方法的具体步骤包括：脑机接口系统采集运动想象脑电信号；进行格式转换和数据预处理；用特征提取算法分别提取不同时间段和频率段的脑电信号特征；将特征提取后的脑电信号征和其对应的标记按照合适比例分为训练集和测试集；根据训练集采用二分类算法得到预测分类模型；采用预测分类模型计算测试集的测试集分类结果，分别得出不同时间段和频率段结果的正确率；并与实际结果进行两两比较，构造判断矩阵；对判断矩阵进行一致性检验；确定不同时间段或者不同频率段判断矩阵的权重；用权重对不同时间段或者频率段训练结果加权得到最后结果及其对应的可信度。

主权项

一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法，其特征是：该方法的具体步骤包括：(1)脑机接口系统采集运动想象脑电信号；(2)将脑机接口系统采集的运动想象脑电信号进行格式转换，并进行数据预处理；(3)采用特征提取算法分别提取不同时间段和频率段的脑电信号特征；(4)将特征提取后的脑电信号征和其对应的标记按照合适比例分为训练集和测试集；(5)根据训练集的脑电信号数据采用二分类算法得到预测分类模型；(6)采用预测分类模型计算测试集的测试集分类结果，并且分别得出不同时间段和频率段结果的正确率；(7)对不同时间段或频率段分类结果的正确率与实际结果进行两两比较，构造判断矩阵A；(8)对判断矩阵A进行一致性检验，并判断是否通过一致性检验，若通过，进入步骤(9)，否则，返回步骤(7)；(9)确定不同时间段或者不同频率段判断矩阵A的权重W；(10)用权重W对不同时间段或者频率段训练结果加权得到最后结果及其对应的可信度。