[发明专利]一种脑电信号特征提取及解释方法

摘要

本发明提出了一种脑电信号特征提取及解释方法，采用联合流形学习在提取脑电信号特征时可以同时实现通道选择，即联合学习仅从对识别比较重要的通道提取特征。这样的特征有两方面优点：一方面可以增强特征实际意义的解释，另一方面利用联合学习对特定脑电信号进行通道选择，所得到的结果也有助于神经生物学的发展，可以帮助研究人员确认相关电位，与神经生物学的研究成果进行相互验证等。另外，本发明的通道选择与特征提取可以应用到未来的BCI系统中，克服现有BCI系统识别率低等问题，对于BCI技术的发展具有重要意义。

主权项

一种脑电信号特征提取及解释方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1：获取脑电信号；S2：对所述脑电信号进行预处理；S3：在多尺度多方向域提取所述脑电信号的特征，利用Fisher准则或者最大间隔准则自适应的寻找对分类贡献最大的若干尺度和方向，利用联合流形学习的特征选择特性，直接将尺度和方向作为一种特征，进行学习，使尺度方向选择与降维同时进行；S4：建立张量联合流形学习模型，具体地，基于所述脑电信号局部特性、邻域特性和内蕴特性来建构用于通道选择和特征提取的数学优化学习模型，构造同类相似矩阵和异类相似矩阵，计算惩罚系数，然后结合联合学习中引入的L_2,1范数，确定最终的优化目标函数；S5：二维联合流形学习的快速求解，具体地，利用拉格朗日乘子法或者序列二次规划方法求解所述目标函数；S6：根据所述低信噪比脑电信号的准确分类。