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申请/专利权人：之江实验室

摘要：本发明公开了一种基于高维随机矩阵理论的脑电信号分类方法及系统。本发明利用高维随机矩阵理论中协方差矩阵相似性判断原理，通过比较患者当前脑电观测信号与所假设状态的参考信号以及患者正常状态下脑电信号的相似性和不相似性，设计组合指标并与患者特定阈值进行比较，当组合指标均满足阈值条件时则判定患者处于假设的脑电状态。本发明考虑脑电信号样本数据的整体特性，较大程度的保留了脑电信号的原始特征信息和通道间的相关性信息，同时利用高维随机矩阵理论更适合高维小样本数据分析的优势，使得本发明在患者脑电信号观测样本量相对较小的情况下能够更快更准确的识别患者所处状态。

主权项：1.一种基于高维随机矩阵理论的脑电信号分类方法，其特征在于，包括：对患者脑电信号进行预处理后，通过滑动加窗截断，获取观测信号样本数据；计算当前脑电观测信号与假设脑电状态参考信号的相似度，包括：将判断观测信号样本数据和假设脑电状态参考信号样本数据的相似性问题转换为判断二者总体协方差矩阵的相似性，利用样本数据构造检验统计量，并将检验统计量调整为服从标准正态分布，判断调整后的检验统计量是否在置信区间内，从而得到观测时刻对应的第一相似度指标；计算当前脑电观测信号与正常脑电状态参考信号的相似度，包括：将判断观测信号样本数据和正常脑电状态参考信号样本数据的相似性问题转换为判断二者总体协方差矩阵的相似性，利用样本数据构造检验统计量，并将检验统计量调整为服从标准正态分布，判断调整后的检验统计量是否在置信区间内，从而得到观测时刻对应的第二相似度指标；通过计算检验统计量Tm的均值和方差，将Tm调整为服从标准正态分布，并对Tm的均值和方差进行纠偏，调整后满足标准正态分布的检验统计量其中为Tm的均值、为Tm的方差，δm为设置的偏差量；δm的计算公式为： 其中，Nk为观测信号样本数据的长度，Nm为假设脑电状态参考信号正常脑电状态参考信号的样本数据的长度，P为脑电信号采集通道数；设计由所述第一相似度指标和所述第二相似度指标构成的组合指标，对患者脑电信号样本数据进行连续观测，将各观测时刻的第一相似度指标和第二相似度指标的计算结果分别依次存入对应的指标向量，判断组合指标是否满足设定阈值，从而判断患者是否处于所假设的脑电状态。

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