[发明专利]基于希尔伯特黄变换和支持向量机优化的脑电波分析方法在审
| 申请号： | 202011448121.4 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112668402A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 冯德军;何昕;朱佳成;刘洋 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人： | 马千会 |
| 地址： | 250013 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机信号处理领域，涉及一种脑电波信号的分析方法。基于希尔伯特黄变换和人工蜂群算法优化支持向量机优化的脑电波分析方法，包括以下步骤：采集脑电波信号数据；所述脑电波数据为想象不同运动状态对应的脑电波信号；采用经验模式分解法对原始脑电波信号进行分解，得到一系列固有模态函数；从所述的固有模态函数中提取脑电波特征；将提取的脑电波特征作为输入向量，利用分类器中进行分类，从而对脑电波信号对应的运动状态进行区分。本发明用希尔伯特黄变换提取特征，人工蜂群算优化的支持向量机分类，具有更强的适应性、更好的分类能力以及更高的计算效率，有助于提高脑电波分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 希尔伯特 变换 支持 向量 优化 脑电波 分析 方法 | ||
【主权项】：
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