[发明专利]基于Hjorth参数宽度学习系统模型的脑电数据解码方法在审
| 申请号： | 202210952608.9 | 申请日： | 2022-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN115409055A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 付荣荣;李林玉;王耀东;路斌;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;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 韩燕 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Hjorth参数宽度学习系统模型的脑电数据解码方法，其包括以下步骤，步骤一：获取脑电数据集，利用线脉冲响应带通滤波对脑电数据集进行预处理；步骤二：计算预处理后脑电数据集的Hjorth参数，构建脑电数据集特征矩阵；步骤三：根据Hjorth参数的特征矩阵，建立宽度学习系统模型；步骤四：根据宽度学习系统模型，对脑电数据进行解码。本方法结合Hjorth参数和脑电数据时频信息的特点，建立宽度学习系统模型实现了脑电数据解码，本模型具有结构简单、输入参数少、模型训练快的特点；本方法实现了脑电数据特征的快速拟合，有效提高了脑电数据分类的准确性，提高了内存资源的利用率，模型具有适用性强，实际应用效果好的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 hjorth 参数 宽度 学习 系统 模型 数据 解码 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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