[发明专利]一种基于PF系数的多模态BCI特征提取方法在审
| 申请号： | 202011503733.9 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112560703A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 戴橹洋;孟明;马玉良;佘青山 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F17/16 |
| 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： | 本发明公开了一种基于PF系数的多模态BCI特征提取方法，本发明本文首先选取合理的时间窗数据进行PF系数通道选择；将表征信号间相关性的Person系数与表征特征间可分性的Fisher值相结合，构建代表任务区分性的PF系数，并设置合理阈值对通道进行选择。然后提取EEG中的共空间模式特征和fNIRS中的统计特征。最后通过收缩线性判别分析SLDA分类器进行分类。本发明选出来的块能有效地避免不同个体以及不同通道间的差异性，且通道分布合理，数量适中，一定程度上提高了多模态BCI系统的分类性能，为脑电‑近红外信号的特征提取提供了新的思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pf 系数 多模态 bci 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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