[发明专利]基于DTCWT和IL-MVU的运动想象脑电信号的特征提取方法有效
申请号: | 201810955270.6 | 申请日: | 2018-08-21 |
公开(公告)号: | CN108829257B | 公开(公告)日: | 2021-04-23 |
发明(设计)人: | 李明爱;郗宏伟;杨金福;孙炎珺 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01;G06K9/00 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人: | 沈波 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了基于DTCWT和IL‑MVU的运动想象脑电信号的特征提取方法。根据平均功率谱确定对运动想象脑电信号进行特征提取的最优时间段,然后对这一时间段内的运动想象脑电信号进行四层双树复小波分解,利用每个子带的复小波系数进行信号重构,通过计算重构后信号最有时间段内数据的平均能量特征作为运动想象脑电信号的时频特征;提出IL‑MVU算法对重构后的脑电信号的最有时间段内数据进行降维,将降维后得到的低维向量作为运动想象脑电信号的非线性特征,最后通过对最优时间段内运动想象脑电信号的时频特征与非线性特征进行标准化处理与特征融合,得到运动想象脑电信号的特征向量。本发明极大地降低了算法的时间消耗,有助于提高MI‑EEG信号的分类准确率。 | ||
搜索关键词: | 基于 dtcwt il mvu 运动 想象 电信号 特征 提取 方法 | ||
【主权项】:
1.一种运动想象脑电信号的特征提取方法,其特征在于:首先,根据平均能量谱确定对运动想象脑电信号进行特征提取的最优时间段,然后对原始运动想象脑电信号进行四层双树复小波分解,利用每个子带的复小波系数进行信号重构,通过计算重构后信号的平均能量,将其作为运动想象脑电信号的时频特征;同时,利用IL‑MVU算法对重构后的脑电信号进行降维,将降维后得到的低维向量作为运动想象脑电信号的非线性特征,接着通过对时频特征与非线性特征进行标准化处理,得到运动想象脑电信号的特征向量,最后将特征向量输入LDA分类器进行分类,并通过遍历的方式得到IL‑MVU算法的最优参数;脑电信号特征提取的生理学依据是:当大脑皮质某区域被激活时,该区域的代谢和血流增加,导致脑电波α节律即8~13Hz成分和β节律即14~30Hz成分幅度的降低,称为事件相关去同步即ERD;在大脑静息或惰性状态下,α节律和β节律表现出幅度明显增高,被称为事件相关同步化即ERS;因此,人在想象单侧手运动时,其对侧相应初级感觉运动皮层的脑电α节律和β节律幅值会降低;而同侧对应节律的EEG幅值会升高;这为后续EEG信号提取时频特征特定子频带的确定,提供了理论基础;脑电信号的这种事件相关去同步与事件相关同步化现象成为分析和判断左右手运动想象脑电信号的最根本依据。
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