申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807423A

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/10;G06F18/24;G06N3/006;G06F17/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于条件最大平均差异的特征提取方法，包括：采样脑电图信号；根据预设的窗口增量和全连接因子，对待检测的脑电图信号进行全连接窗口的划分；分别提取第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y中的其中一个窗口信号，将之分别与先验知识健康人正常的脑电图信号进行高斯核函数计算；采用粒子群算法确定两个窗口信号对应的条件最大平均差异的方法的标签；将计算得到的所有窗口信号的标签组成标签向量；通过条件最大平均差异的方法计算第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y的距离，获得待检测的脑电图信号对应的特征向量。本发明能够提高大脑诊断的效率和准确性。

主权项：1.一种基于条件最大平均差异的特征提取方法，其特征在于，所述特征提取方法包括以下步骤：S1，采用脑电仪以等时间间隔采样获得N维的脑电图信号xn＝[x1，x2，...，xN]，n＝1，2，...，N，N为采样信号的长度；S2，根据预设的窗口增量s和全连接因子j，对待检测的脑电图信号xn进行全连接窗口的划分，分成两个长度不相同的第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y；X代表是前一段时间序列的脑电图窗口信号，Y代表后一段时间序列的脑电图窗口信号，其中Y窗口包含X窗口的信息，X＝[x1，x2，…，xj*s]，Y＝[y1，x2，…，xj*s+s]；j＝1，2，...，w，S3，令j＝1；S4，分别提取第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y中的其中一个窗口信号，将之分别与先验知识健康人正常的脑电图信号进行高斯核函数计算；S5，基于提取的两个窗口信号的高斯核函数计算结果，采用粒子群算法确定两个窗口信号对应的条件最大平均差异的方法的标签；S6，令j＝j+1，重复步骤S4和步骤S5，直至j达到w+1；S7，将计算得到的所有窗口信号的标签组成标签向量cp＝[c1，c2，...，cw]；基于得到的标签向量，通过条件最大平均差异的方法计算第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y的距离，获得待检测的脑电图信号对应的特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于条件最大平均差异的特征提取方法

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