[发明专利]少通道脑机接口EEG信号的特征提取方法有效
| 申请号： | 201711082497.6 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN107961005B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 葛盛;史艳华;孙高鹏 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了少通道脑机接口EEG信号的特征提取方法，尤其涉及用于脑机接口的信号处理方法，属于认知神经科学、信息处理相交叉的技术领域。本发明通过基于sin波辅助信号的多变量经验模式分解将少通道EEG信号扩容至多通道，通过将多通道合成信号映射在多维球体上以获取投影极限值瞬时时刻及其对应的通道信号，由投影极限瞬时时刻及其对应的通道信号确定多通道合成信号局域均值，以多通道合成信号及其局域均值的差值为固有模态函数，经过多次迭代计算获得多个固有模态函数。本发明提出的基于sin波辅助信号的多变量经验模式分解有效克服了传统多变量经验模式分解的模态混叠的缺点，能够提高脑机接口系统的分类正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 通道 接口 eeg 信号 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
少通道脑机接口EEG信号的特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：A、针对运动想象的BCI指令采集少通道脑机接口各通道的EEG信号，B、构建单通道sin波辅助信号并对单通道sin波辅助信号和各通道EEG信号组成的多通道合成信号进行多变量经验模式分解得到单通道sin波辅助信号对应的固有模态函数和各通道EEG信号对应的固有模态函数，C、采用共空间模式对各通道EEG信号对应的固有模态函数进行特征提取。
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