[发明专利]一种基于最小生成树和区域双层网络的脑电识别方法有效
| 申请号： | 202010646364.2 | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111931578B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 鲁先举;罗志增;孟明;席旭刚 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06F18/213;G06F18/23;G06F18/2411;A61B5/372 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于最小生成树和区域双层网络的脑电识别方法。本发明针对不同运动动作想象的脑电信号，分别对每一类动作想象构建最小生成树，并计算最小生成树的直径和平均离心率特征。在不同动作想象的最小生成树基础上构建区域网络，并计算区域网络的平均节点度、平均聚类系数和平均路径长度特征。最后将最小生成树特征和区域网络特征相结合，输入到支持向量机分类器中，实现对运动脑电信号的分类。本发明可实时、准确识别出人体多种模式运动想象动作，识别结果可用于辅助康复训练的人机交互系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最小 生成 区域 双层 网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
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