[发明专利]EMD和CSP融合功率谱密度脑电特征提取方法在审
| 申请号： | 201810418347.6 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108888264A | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 张学军;陈启超;何涛;成谢锋 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳;徐振兴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种EMD和CSP融合功率谱密度脑电特征提取方法，经验模式分解和共空间模式并融合功率谱密度的脑电特征提取算法。首先将采集的脑电信号预处理，再将去噪后的信号进行经验模式分解，得到多个固有模态函数。通过计算每次实验原始脑电信号与各阶IMF分量之间的相关系数，并计算所有实验得出的相关系数的绝对值的平均数，选择具有较大相关系数绝对值平均数的固有模态函数,计算其功率谱密度作为特征，经共空间模式投影映射再提取相应的特征向量，并用支持向量机进行分类。分类结果得到9位受试的想象运动平均分类正确率在96%以上，保证了本发明的可行性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 功率谱密度 脑电特征提取 固有模态函数 经验模式分解 空间模式 融合 预处理 原始脑电信号 支持向量机 分类结果 脑电信号 特征向量 想象运动 正确率 分类 去噪 映射 算法 投影 并用 采集 保证 | ||
【主权项】：
1.一种EMD和CSP融合功率谱密度脑电特征提取方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1，基于经验模式分解的EEG信号处理；步骤2，根据相关系数的计算分析筛选固有模态函数，构成新的信号矩阵；步骤3，计算信号矩阵的功率谱密度值对信号进行优化，再进行公共空间模式分解，解决CSP多输入、缺频域信息的问题；步骤4，支持向量机分类。
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