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基于复杂网络的脑电信号分析方法及应用
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 高忠科,蔡清,杨宇轩,党伟东
- 申请号：
- CN201610889168.1
- 公开号：
- CN106473736B
- 申请日:
- 2016.11.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于复杂网络的脑电信号分析方法及应用,包括:构建多尺度水平有限穿越可视图复杂网络;计算每一个多尺度水平有限穿越可视图复杂网络的特征指标;结合支持向量机分类脑电信号,包括采用留一法交叉验证和支持向量机分类器,对所有的二维指标向量进行分类,以及采用十折交叉验证和支持向量机分类器,对所有的二维指标向量进行分类。本发明结合多尺度思想和水平有限穿越可视图理论,构建脑电多尺度水平有限穿越可视图复杂网络,提取复杂网络指标,结合机器学习中的支持向量机分类器,实现对不同脑电信号的高准确率的分类。本发明可应用于头戴式智能穿戴设备,通过分析智能穿戴设备测得的睡眠脑电信号,实现对使用者大脑状态的监测,并可提供必要的预警。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
