[发明专利]基于有效时间序列和电极重组的脑电信号分类系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于有效时间序列和电极重组的脑电信号分类系统和方法，实现了通过采集分析人脑的脑电信号来实现对三类人物表情(高兴、中性和悲伤)的识别。主要包括脑电信号的采集过程和脑电信号的分析处理过程。通过对被试者进行不同表情刺激，采集不同的脑电信号；首先根据脑电信号全场强的能量分布来确定有效的脑电信号的特征空间，之后将对应特征空间的原始脑电信号进行PCA降维，并对具有分类优势的脑电信号进行重组，最后选择线性判别函数分类器进行分类。表情识别时，只需将采集的脑电信号提取出目标特征，进行分类，即可确定识别结果。能够实现基于人物表情刺激的脑电信号的识别。本发明引入人的认知，具有客观、高效的优点。

主权项

一种基于有效时间序列和电极重组的脑电信号分类系统，包括：脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征选择模块、脑电信号表情分类实施模块；其特征在于：所述的生理脑电信号信息采集模块，在高兴、中性和悲伤的不同表情刺激下采集的原始脑电信号，并将采集到的脑电信息传递给脑电信号预处理模块；所述的脑电信号预处理模块将采集到的原始脑电信号进行去噪，之后将纯净的脑电信号转换成全局场强送入特征选择模块；所述的脑电信号特征选择模块，通过全局场强脑电信号的峰值特征确定脑电信号的有效时间区域，在对有效时间区域上的脑电信号进行电极重组，将重组后的脑电信号视为脑电信号表情识别的特征，并将特征传送到脑电信号表情分类实施模块；所述的脑电信号表情分类实施模块用经典分类算法进行脑电信号分类。