[发明专利]基于小波变换和BP神经网络的脑电特征提取方法

权利要求书

1.基于小波变换和BP神经网络的脑电特征提取方法，通过电极帽采集脑电信号，受试者进行N次想象动作试验，分别包含想象左手动作和想象右手动作试验各次；采集到的脑电信号经过放大，模数转换前置处理后传送到计算机中，并以信号电压幅值形式存储于存储器中；其特征在于，所述的N的取值范围是140～300；依次包括下列步骤：

1)脑电信号预处理

i)计算想象左手动作的平均功率

按照平均功率公式P(j)‾=1NΣi=1Nxf(i,j)2]]>计算次想象左手动作从C3、C4通道获取的脑电信号在0～9s内所有采样点对应的平均功率PLC3、PLC4，式中为第j个脑电数据所有次试验的平均功率，N为实验次数，x_f(i，j)²为第i次第j个脑电数据；对PLC3、PLC4设置3.5～8s的时间窗；记加窗后左手C3、C4通道对应的平均功率分别为PLC3′、PLC4′；

ii)计算想象右手动作的平均功率

按照平均功率公式P(j)‾=1NΣi=1Nxf(i,j)2]]>，计算次想象右手动作从C3、C4通道获取的脑电信号在0～9s内所有采样点对应的平均功率PRC3、PRC4；对PRC3、PRC4设置3.5～8s的时间窗；加窗后右手C3、C4对应的平均功率分别为PRC3′、PRC4′；

2)离散小波变换

i)左手C3、C4的离散小波变换

对左手C3、C4在加窗段内的平均功率PLC3′、PLC4′进行离散二进小波变换；选用Daubechies类db5小波，采用六层分解；

ii)右手C3、C4的离散小波变换

对右手C3、C4在加窗段内的平均功率PRC3′、PRC4′分别进行离散二进小波变换；同样选用Daubechies类db5小波，采用六层分解；

按照公式La6＝L3a6-L4a6，Ra6＝R3a6-R4a6计算出左右手C3、C4在尺度6上的逼近信号a6的差值La6和Ra6；其中：L3a6、L4a6分别为左手C3、C4在尺度6上的逼近信号，R3a6、R4a6分别为右手C3、C4在尺度6上的逼近信号；选取La6和Ra6作为区分左右手的特征量；

3)利用BP神经网络对特征量进行分类

按照建立BP神经网络、对特征量进行训练、仿真的步骤来完成这一过程。