您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
一种基于快速多维经验模态分解的脑电信号分类方法
- 专利权人:
- 浙江大学
- 发明人:
- 谢磊,乔丹,郎恂,郑潜,苏宏业
- 申请号：
- CN201811577102.4
- 公开号：
- CN109480834A
- 申请日:
- 2018.20.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于快速多维经验模态分解的脑电信号分类方法,包括:(1)采集若干组脑电信号并进行预处理;(2)对预处理后的信号通过快速多维经验模态分解,得到全部本征模态函数信号;(3)对每个本征模态函数信号的各个层进行频谱分析,选取平均功率谱集中在8~12Hz及18~26Hz频段的信号层,作为新多维信号;(4)将新多维信号通过空间滤波器,提取出脑电信号的特征;(5)将特征输入到分类器中进行分类,根据分类准确率选取CSP中最优参数,利用最优参数下的脑电特征对不同运动想象任务下的脑电信号进行分类。本发明解决了普通多维经验模式分解算法模式混叠、计算效率低等问题,分解结果的可解释性更强,提高了脑电信号的分类准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
