[发明专利]基于小波变换和稀疏表达的脑电信号分类系统与方法有效
| 申请号： | 201710244077.7 | 申请日： | 2017-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN107423668B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 高诺;王涛;鲁守银;翟文文;吴林彦 | 申请（专利权）人： | 山东建筑大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;A61B5/372;A61B5/374 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250101 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于小波变换和稀疏表达的脑电信号分类系统及方法，该方法的具体步骤包括：在字典学习模块内对运动想象脑电信号的字典学习：将脑机接口系统采集的已知运动想象脑电信号作为学习数据进行特征提取、字典学习和类别直方图计算，得到学习字典及学习数据的类别直方图，并传输至所述类别识别模块。在类别识别模块内对运动想象脑电信号的类别识别：将未知运动想象脑电信号作为分类数据进行特征提取，利用训练模块中的学习字典得到分类数据的稀疏表达，计算分类数据的类别直方图，并根据学习数据的类别直方图与分类数据的类别直方图的对比结果进行分类数据的类别识别分类。所述特征提取包括信号预处理、小波变换和特征向量建立。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变换 稀疏 表达 电信号 分类 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于小波变换和稀疏表达的脑电信号分类系统，该系统包括字典学习模块和类别识别模块；其特征是：所述字典学习模块被配置为将脑机接口系统采集的已知运动想象脑电信号作为学习数据进行特征提取、字典学习和类别直方图计算，得到学习字典及学习数据的类别直方图的模块；所述字典学习模块将得到学习字典及学习数据的类别直方图传输至所述类别识别模块；所述类别识别模块被配置为将脑机接口系统采集的未知运动想象脑电信号作为分类数据进行特征提取，利用所述字典学习模块中的学习字典得到分类数据的稀疏表达，计算分类数据的类别直方图，并根据学习数据的类别直方图与分类数据的类别直方图的对比结果进行分类数据的类别识别分类的模块；所述特征提取包括信号预处理、小波变换和特征向量建立。
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