[发明专利]基于多线性主成分分析的单次运动想象脑电信号识别方法在审
| 申请号： | 202010091776.4 | 申请日： | 2020-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN111310656A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 付荣荣;杨阳;于宝;王世伟 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人： | 王冬杰 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多线性主成分分析的单次运动想象脑电信号识别方法，该方法能够从时域、频域和空间域各找到一个投影矩阵对3维EEG张量数据进行投影从而实现对原始EEG张量数据的降维，然后再结合线性分类方法进行分类。与传统的主成分分析方法相比，本发明提出的多线性主成分分析的方法直接在多维张量中从多个维度进行降维，保留了信号的空间结构信息，经过降维后再展开成一维向量形式用于分类，因此相比于传统的基于主成分分析的方法，本发明提出的方法保留了EEG信号的空间特性；相比于EEG时域分析，频域分析，时频分析或时空分析，本发明从时域，频域，空间域多模态分析EEG信号，能够提取更加全面的特征，在小样本情况下脑电识别效果依然较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 线性 成分 分析 运动 想象 电信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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