申请/专利权人：西交利物浦大学

申请日：2021-08-19

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN113662561B

主分类号：A61B5/372

分类号：A61B5/372

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.01#授权;2021.12.07#实质审查的生效;2021.11.19#公开

摘要：本申请涉及子带级联共空间模式的脑电特征提取方法及装置，涉及脑机接口技术领域，其中，方法包括：获取预处理后的脑电信号；将预处理后的脑电信号通过多个巴特沃夫滤波器，划分为多个频率区间不同的子带；分别将每个子带对应的脑电信号进行CSP滤波，得到每个子带对应的子特征矩阵；将各子特征矩阵进行竖向拼接，得到拼接后的特征矩阵；对拼接后的特征矩阵进行CSP滤波，得到满足预设要求的特征矩阵，并基于满足预设要求的特征矩阵，获取用于特征分类的特征向量。本申请的特征提取方法能够深度精炼特征质量和去除特征冗余性，提高基于脑电信号中的运动想象信号的特征分类的准确性，解决现有CSP算法提取特征过于冗余等问题。

主权项：1.一种子带级联共空间模式的脑电特征提取方法，其特征在于，包括：获取运动想象任务的预处理后的脑电信号，所述预处理后的脑电信号为滤除噪声的脑电信号；将所述预处理后的脑电信号通过多个巴特沃夫滤波器划分为多个不同频率区间的子带；分别将每个所述子带对应的脑电信号进行CSP滤波，得到每个所述子带对应的子特征矩阵；将各所述子特征矩阵进行竖向拼接，得到拼接后的特征矩阵；对所述拼接后的特征矩阵进行CSP滤波，得到满足预设要求的特征矩阵，并基于所述满足预设要求的特征矩阵，获取用于特征分类的特征向量；所述将所述预处理后的脑电信号通过多个巴特沃夫滤波器划分为多个不同频率区间的子带，包括：将所述预处理后的脑电信号，按照预设的频率间隔，利用巴特沃夫滤波器在频域上划分为包含预设重叠范围的多个重叠的子带；所述对所述拼接后的特征矩阵进行CSP滤波，包括：基于预先构建的子带级联CSP算法模型进行级联CSP滤波，得到满足预设要求的特征矩阵，以获取用于特征分类的特征向量；所述子带级联CSP算法模型包括至少两层CSP模型，每一层所述CSP模型的输出为下一层所述CSP模型的输入，且每一层所述CSP模型均基于对应的输入构建相应的CSP空间滤波器，所述CSP模型用于通过CSP算法对输入的脑电信号样本数据进行空间滤波。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西交利物浦大学 子带级联共空间模式的脑电特征提取方法及装置

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