申请/专利权人：小舟科技有限公司

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117520827B

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06N20/10;G06F18/22;G06F18/2411

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明属于信号特征提取技术领域，公开了一种脑电信号的特征提取方法及装置、设备、存储介质，通过构建信号近邻网络图，可表示脑区之间复杂的空间关系，有利于保留信号拓扑结构，根据近邻图自适应优化核函数参数，可结合信号复杂非线性拓扑结构特性建立更好的信号表达；利用核技术将信号度量矩阵映射到高维空间，有效提升信号非线性可分性；结合内积度量样本间相似性，将较相似的映射到高斯核空间以增强其相似性，将较不相似的映射到多项式核空间以增强其区分度，两种核函数配合可以得到更好的核映射效果；融合多域信息进行核重构，能更好地反映信号内在特征关系，减少噪声影响，在抑制噪声的同时保留更丰富特征，提高后续分类准确性。

主权项：1.脑电信号的特征提取方法，其特征在于，包括：根据采集到的多通道的原始脑电信号，构建初始脑电度量矩阵；根据所述初始脑电度量矩阵，构建简化近邻网络图；根据所述简化近邻网络图，分别自适应优化高斯核函数和多项式核函数的参数，获得目标高斯核函数和目标多项式核函数；计算所述初始脑电度量矩阵中每个通道序列对的内积；根据所述目标高斯核函数将所述内积达到预设内积阈值的通道序列对映射到高斯核空间，以及，根据所述目标多项式核函数将所述内积小于所述预设内积阈值的通道序列对映射到多项式核空间；在高斯核空间和多项式核空间中，根据映射后的各核空间的核矩阵分别提取各核空间的信息素特征；根据所述初始脑电度量矩阵的类别标签，将各核空间的信息素特征融合映射到组合核空间，获得重构脑电度量矩阵；对所述重构脑电度量矩阵进行降维，获得脑电特征矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 小舟科技有限公司 脑电信号的特征提取方法及装置、设备、存储介质

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