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一种基于源定位和脑网络的自然动作脑电识别方法
- 专利权人:
- 东南大学
- 发明人:
- 徐宝国,宋爱国,邓乐莹,王欣,汪逸飞
- 申请号：
- CN202011255263.9
- 公开号：
- CN112401905B
- 申请日:
- 2020.11.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于源定位和脑网络的自然动作脑电识别方法，包括：（1）对自然动作进行多通道脑电测量；（2）对采集到的EEG信号进行预处理，提取MRCP、θ波、α波、β波和γ波；（3）确定信号的导程场矩阵，利用L1正则化约束求出源的初值解，利用逐次超松弛法迭代求解得到源定位结果；（4）以源为节点，采用短时滑动窗逐时间点计算每对源之间的PLV，构建脑网络；（5）逐时间点计算网络邻接矩阵和5个脑网络指标，将这些特征送入分类器进行训练和测试，对脑网络指标进行统计检验。本发明采用T‑wMNE算法和逐次超松弛法结合的方式对传统源定位方法进行了改进，并以源为节点构建脑网络，有利于提高自然动作脑电的解码精度和揭示人体的神经运作机制。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
