[发明专利]一种基于二维字典优化的稀疏表示分类方法在审
| 申请号： | 202110469438.4 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113159207A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 孟明;尹旭;马玉良;佘青山 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;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二维字典优化的稀疏表示分类方法，本发明从二个维度对字典进行优化，以提高SRC分类的准确性。首先对运动想象脑电数据进行时间窗截取、带通滤波分频带等预处理，并使用FBCSP方法提取多频带特征从而构建初始字典；一方面使用LASSO回归对原子中的特征进行同步选择，以实现字典的水平优化；另一方面使用基于KNN的方法计算字典中每个原子的离群值，并设置合理阈值进行原子清洗，以实现字典的垂直优化。最后基于经二维优化后的字典，使用SRC方法进行分类，在公共数据集上进行验证，并与传统方法和现有方法进行比较，均取得了不错的结果。其增强了对MI任务的解码，为BCI系统的设计提供理论支持和新方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 二维 字典 优化 稀疏 表示 分类 方法 | ||
【主权项】：
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