[发明专利]一种脑电非线性双测度特征提取与融合处理方法无效
| 申请号： | 201410021192.4 | 申请日： | 2014-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN103767702A | 公开（公告）日： | 2014-05-07 |
| 发明（设计）人： | 明东;王春方;张力新;张希;何峰;綦宏志;赵欣;周鹏;万柏坤 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 温国林 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种脑电非线性双测度特征提取与融合处理方法，涉及脑电信号领域，所述方法包括以下步骤：采集脑电信号；对脑电信号进行数据预处理；从预处理后数据中提取LZC复杂度特征；提取样本熵特征，并对所述LZC复杂度特征和所述样本熵特征进行特征分析；将具有显著性差异的脑电信号LZC值和样本熵值联合作为特征参数，采用SVM分类器建立分类模型对不同精神心理状态下的人群进行分类识别。通过此方法对不同精神心理状态人群脑电信号进行分类识别，可以取得较高的分类正确率，有望成为不同精神心理状态下人群的划分提供客观评价指标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 非线性 测度 特征 提取 融合 处理 方法 | ||
【主权项】：
一种脑电非线性双测度特征提取与融合处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1）采集脑电信号；（2）对脑电信号进行数据预处理；（3）从预处理后数据中提取LZC复杂度特征；（4）提取样本熵特征，并对所述LZC复杂度特征及所述样本熵特征进行特征分析；（5）将具有显著性差异的脑电信号LZC值和样本熵值联合作为特征参数，采用SVM分类器建立分类模型对不同精神心理状态下的人群进行分类识别。
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