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基于贝叶斯数据融合脑电ERS_ERD的分析方法
- 专利权人:
- 发明人:
- 张健
- 申请号：
- CN202211345720.2
- 公开号：
- CN115399790B
- 申请日:
- 2022.10.31
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供了一种基于贝叶斯数据融合脑电ERS_ERD的分析方法，S1，通过脑电实验流程被试操作的任务及任务的试验次数，招募被试完成实验任务，获取脑电波信号数据；S2，对获取到的脑电波信号数据通过脑电预处理的python工具库MNE进行预处理；通过运用贝叶斯数据融合的算法对多个导联上的采样值进行融合，将ERS_ERD振荡的采样范围从单一导联扩展到附近脑区的多处导联，从而提高了采样信息的利用率，同时通过在移动平均平滑处理中加入平滑度的计算，解决了EWMA指数加权移动平均算法中权重系数存在的平稳性与时效性之间的矛盾，能够在保证EWMA预测序列平稳性的基础上，让EWMA预测序列对数据的实际变动更加敏感，减少了一般平滑处理中存在的时延问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
