[发明专利]基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法在审
申请号: | 201711388047.X | 申请日: | 2017-12-20 |
公开(公告)号: | CN109214259A | 公开(公告)日: | 2019-01-15 |
发明(设计)人: | 王海贤;方娜;张友红 | 申请(专利权)人: | 佛山科学技术学院 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 | 代理人: | 刘兴亮 |
地址: | 528000 广东省佛山市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 空间模式 相位同步信息 调制 加权 神经生理学 时空滤波器 协方差矩阵 方法提取 神经活动 神经科学 数学表达 相位同步 传统的 解释性 鲁棒性 分类 流形 引入 通讯 | ||
1.基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一、求解单试次EEG信号的瞬时相位差;
步骤二、计算锁相值(phase locking value,PLV);
步骤三、定义权重值;
步骤四、估计基于锁相调制的协方差矩阵;
步骤五、定义基于锁相调制的共同空间模式的目标函数;
步骤六、求解步骤五中的目标函数;
步骤七、特征提取;
步骤八、单试次EEG信号分类。
2.根据权利要求1所述的基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:所述步骤一的具体方法是:对于单试次EEG信号X∈R C×N的两个采样点上的多变量序列xl∈RC和xm∈R C,设第n个通道上的瞬时相位为则在第n个通道上两个多变量序列的瞬时相位差为其中C为通道数目,N为采样点数目。
3.根据权利要求1所述的基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:所述步骤二的具体方法是:计算多变量序列xl和xm的PLV值:
4.根据权利要求1所述的基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:所述步骤三的具体方法是:根据步骤二所述的PLV值定义权重值
其中τ是局部时间范围。由定义可知,权重值的取值范围为0到1,由权重值构成的权值矩阵WX是一个对称的半正定矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:所述步骤四的具体方法是:估计基于锁相调制的协方差矩阵:
其中DX为对角矩阵,其对角元素为矩阵WX的行元素之和。
6.根据权利要求1所述的基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:所述步骤五的具体方法是:根据传统共同空间模式(common spatial patterns,CSP)方法的原理,定义基于锁相调制的共同空间模式的目标函数:
其中和分别表示两类EEG信号的平均锁相协方差矩阵。称所提方法为基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法(phase locking modulated CSP,plmCSP)。
7.根据权利要求1所述的基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:所述步骤六的具体方法是:利用矩阵同时对角化或广义特征值分解法求解plmCSP,得到一组最优空间滤波器γ1,...,γ2r∈R C,r表示求取的滤波器对数。
8.根据权利要求1所述的基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:所述步骤七的具体方法是:根据步骤六求出的投影矩阵,任意单试次EEG信号Z投影后转换为S=ΓTZL1/2,其中投影矩阵Γ=(γ1,...,γ,L=L1/2(L1/2)T。则矩阵S中行的方差的对数构成plmCSP提取的特征。
9.根据权利要求1所述的基于EEG信号锁相调制的共同空间模式方法,其特征在于:所述步骤八的具体方法是:利用plmCSP进行单试次EEG信号的特征提取,进行分类,并输出类别标签,记录分类准确率。
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