[发明专利]基于EEMD数据增强的小波神经网络运动想象脑电分类方法有效
申请号: | 201811419474.4 | 申请日: | 2018-11-26 |
公开(公告)号: | CN109598222B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 段峰;孙哲;张志文;杨征路;乔治·苏来·卡萨尔斯 | 申请(专利权)人: | 南开大学 |
主分类号: | G06F18/24 | 分类号: | G06F18/24;G06N3/048;G06N3/09 |
代理公司: | 合肥晨创知识产权代理事务所(普通合伙) 34162 | 代理人: | 康培培 |
地址: | 300350 天津市津南区*** | 国省代码: | 天津;12 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明涉及脑机接口、人工智能与模式识别的算法,更具体地,涉及基于EEMD数据增强的小波神经网络运动想象脑电分类方法,可应用于医疗器械、人机交互、机器人控制等领域。包括如下步骤:采集电脑数据,针对时序脑电信号,采用EEMD方法生成人造数据进行数据增强用于神经网络参数训练。相较于传统的EMD方法,EEMD通过将白噪声加入待分解信号,通过零均值噪声的特性,通过集成均值IMF更好地解决了模式混叠的问题,生成区别度更大的人造脑电数据。同时构建小波神经网络模型提取运动想象脑电数据的特征来判别它们的分类。 | ||
搜索关键词: | 基于 eemd 数据 增强 神经网络 运动 想象 分类 方法 | ||
【主权项】:
1.基于EEMD数据增强的小波神经网络运动想象脑电分类方法,其特征在于:包括以下步骤,S1,采集运动想象脑电数据,并对采集到的原始运动想象脑电数据进行预处理;S2,采用EEMD方法生成人造数据增强原始运动想象数据;S3,增强后的运动想象数据用于神经网络参数训练,构建小波神经网络模型提取运动想象脑电数据的特征来进行分类。
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