[发明专利]基于大脑血红蛋白信息的二维运动状态的识别方法

摘要

本发明涉及基于大脑血红蛋白信息的步长和步速二维运动状态的识别方法，基于大脑血红蛋白信息的步长和步速二维运动状态的识别方法，通过各状态运动前1s的总氧血红蛋白和含氧减脱氧血红蛋白的差值参数进行运动状态的判别，使用小波包分解方法寻找各个状态下重点通道个数和重点脑区，为消除被试间头颅大小的差异，在特征向量的选择上使用区域位置固定，通道位置不固定的方法，通过遗传算法和LIBSVM(a library for support vector machine)算法得到最优模型，最终得到不同步长等级和不同步速等级两种情况下的识别率为71.21％和71.21％。

主权项

1.一种基于大脑血红蛋白信息的步长和步速二维运动状态的识别方法，其特征在于，包括：获取采集的测试区域的多个通道的所述差氧血红蛋白信号；使用基于数学形态学滤波的方法去除所述多个通道的差氧血红蛋白信号中的零漂现象；在所述多个通道的差氧血红蛋白信号去除零漂之后需对所述多个通道的差氧血红蛋白信号进行归一化处理；利用功率谱密度分析方法分析所述多个通道的差氧血红蛋白的各频率能量分布；基于上述功率谱密度分析方法分析确定的主频范围和波峰间隔，对所述多个通道的血红蛋白信号进行小波包分解和重构，并计算各个频段下不同步态起始位置处的变化速率；使用频数统计的方法对相同状态下不同被试之间的特征进行了统计，找出该状态下的共有特征；通过区域固定、通道个数不固定和单因素方法分析的方法确定各个状态之间的特征向量；使用遗传算法将不同特征向量进行组合，以状态识别率结果作为其适应度函数；使用LIBSVM算法求其识别率，选出最优的特征向量组合建立模型识别。