您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
一种基于非高斯时序模型的脑电特征提取和状态识别方法
- 专利权人:
- 浙江大学
- 发明人:
- 王跃明,祁玉,郑筱祥,张建明,朱君明
- 申请号：
- CN201310579269.5
- 公开号：
- CN103690160B
- 申请日:
- 2013.11.18
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于非高斯时序模型的脑电特征提取方法，包括以下步骤：获取待处理脑电数据和两组训练脑电数据，去除伪迹，将得到的有效频段分为若干数据段；提取每个数据段的时频特征值、形态特征值和复杂度特征值，每个数据段的特征值构成一个特征向量；为第一组训练脑电数据中的每个特征向量标记状态值，并利用标记结果训练支持向量机；将第二组训练脑电数据的特征向量输入支持向量机中，得到第二组训练脑电数据的状态值序列；建立观察方程和状态转移方程，利用第二组训练脑电数据的特征向量和状态值序列，确定方程中的参数；利用待处理脑电数据的特征向量以及两个方程，得到待处理脑电数据的状态值。本方法能够准确辨别不同的大脑状态。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
