[发明专利]一种基于阈值分析的脑电信号快速分类的方法

权利要求书

1. 一种基于阈值分析的脑电信号快速分类的方法，其特征在于：包括以下步骤：

（1）在进行特征抽取与分类前须对原始信号进行预处理，消除噪声对特征值的影响

首先针对自发脑电信号的特点构造一种零通小波，根据变换尺度参数与频率的对应关系有选择地重构某些感兴趣的尺度信号以去除噪声，这样，可较好地去除除工频干扰外的噪声信号；其次，在进行小波去噪后，再结合陷波滤波器去除50Hz的工频干扰；这两步操作能收到较好的去噪效果；

（2）实验数据来自BCI2003竞赛Ia数据集，该数据集有两个类别，分别对应两种不同的思维活动，其中，EEG信号属于皮层慢电位，6个EEG电极以头顶电极Cz为参考位置并按国际10-20标准分布在头皮表面，所有通道采样频率为256Hz；

（3）每次实验持续6秒共分为三个阶段：休息阶段1秒、提示想象阶段1.5秒、信息反馈阶段3.5秒；其中，在提示想象阶段，屏幕上会出现向上或向下的光标指示，向上的光标使试验者产生头皮负电位，向下的光标使试验者产生头皮正电位；光标的显示一直维持到信息反馈阶段结束；

（4）光标在垂直位置上的幅值取决于试验者产生的皮层电位的大小，数据集分为训练样本和检验样本，每次实验所记录的EEG信号属于整个实验过程的信息反馈阶段，即单次实验记录的时间长度为3.5秒；

（5）训练样本中包含思维任务的类别号，用于分类算法的研究和改进，随后由检验样本来评定算法的分类精度及性能；

（6）直接将检测信号与均值之间作欧式距离，再进行阈值分类，只利用通道1或通道2的信号记录：针对步骤（2）所述的6路EEG信号通道、两类思维任务的实验平台，以单次实验数据与其中两个通道信号的平均值的欧式距离分别作为特征并进行分类，是为一维的特征抽取，采用阈值进行分类。

2. 根据权利要求1所述的一种基于阈值分析的脑电信号快速分类的方法，其特征在于，直接将检测信号与均值之间作欧式距离，再进行阈值分类。

3. 根据权利要求1所述的一种基于阈值分析的脑电信号快速分类的方法，其特征在于，只利用通道1或通道2的信号记录，但在进行特征抽取与分类之前必须对原始信号进行预处理，所述的预处理如步骤（1）所述。