[发明专利]基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析方法及其系统在审
| 申请号： | 202210042816.5 | 申请日： | 2022-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN114519367A | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 吴小培;施晨韵;张超;刘磊;胡世昂;周蚌艳;郭晓静;张磊;吕钊 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/374;A61B5/00 |
| 代理公司： | 合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙) 34125 | 代理人： | 李璐 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析方法，包括以下步骤：S1：将多导原始MI‑EEG信号通过时域滤波和空域滤波预处理后，分离出若干运动相关独立分量MRICs，对MRICs进行时域拼接，生成一维CNN的训练样本；S2：利用S1生成的训练样本对一维CNN模型进行训练与分类性能测试，自动获取个性化MI频率参数和滤波参数；S3：将经一维CNN模型学习所得的最优一维卷积核参数直接构造时域带通滤波器，完成CSP空域滤波器和分类器的设计和训练。还公开了一种基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析系统。本发明能够实现个性化MI‑BCI系统的优化设计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 学习 运动 想象 频率特性 分析 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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