[发明专利]上肢运动意图的FNIRS实时解码方法及系统

权利要求书

1.一种上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：采集大脑中的血红蛋白信息，对采集的血红蛋白信息进行预处理；

步骤S2：对预处理后的信息进行第一次特征提取，然后对第一次提取的特征进行第一次特征选择，对第一次选择的特征进行第一次识别，完成动作起始意图的识别；

步骤S3：对预处理后的信息进行第二次特征提取，然后对第二次提取的特征进行第二次特征选择，对第二次选择的特征进行第二次识别，完成运动状态的识别；

步骤S4：将识别解码得到的运动指令输出，实时验证在线控制的可行性。

2.根据权利要求1所述的上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于：对预处理后的信息进行第二次特征提取时，分别从时域统计特征、非线性动力学特征、以及空间相关特征中三个不同维度对信号特征进行提取。

3.根据权利要求2所述的上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于：从时域统计特征对信号特征进行提取的方法为：在滑动时间窗内，分别计算信号均值、信号能量、信号峰值、信号谷值、信号的信号移动性参数以及复杂性参数。

4.根据权利要求2所述的上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于：从非线性动力学特征对信号特征进行提取的方法为：假设原始信号序列为一个等时间采样间隔的时间序列,定义算法中设置参数维度以及相似容限，计算近似熵。

5.根据权利要求2所述的上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于：从空间相关特征对信号特征进行提取的方法为：计算两两不同测试通道之间脑血氧信号的皮尔森相关系数衡量两个测试通道之间的变化趋势的异同。

6.根据权利要求1所述的上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于：对第二次提取的特征进行第二次特征选择的方法为：基于样本特征间的距离度量来对特征进行特征重要性评估，将特征重要性高的特征作为特征子集，再继续寻找所述特征子集下的最优特征组合。

7.根据权利要求6所述的上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于：寻找所述特征子集下的最优特征组合的方法为：根据当前种群中个体基因的适应度值和种群整体适应度值对个体基因的被选择、交叉概率以及变异概率进行调整，对最优特征组合进行搜索。

8.根据权利要求1所述的上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于：对第二次选择的特征进行第二次识别的方法为：分别采用运动状态分类算法进行分类实验，对分类试验后的数据进行性能评价。

9.根据权利要求8所述的上肢运动意图的FNIRS实时解码方法，其特征在于：所述运动状态分类算法包括逻辑回归算法，支持向量机、朴素贝叶斯以及线性判别分析算法。

10.一种上肢运动意图的FNIRS实时解码系统，其特征在于，包括：

采集预处理模块，用于采集大脑中的血红蛋白信息，对采集的血红蛋白信息进行预处理；

动作起始意图模块，用于对预处理后的信息进行第一次特征提取，然后对第一次提取的特征进行第一次特征选择，对第一次选择的特征进行第一次识别，完成动作起始意图的识别；

运动状态识别模块，用于对预处理后的信息进行第二次特征提取，然后对第二次提取的特征进行第二次特征选择，对第二次选择的特征进行第二次识别，完成运动状态的识别；

识别编码模块，用于将识别解码得到的运动指令输出，实时验证在线控制的可行性。