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本发明公开了一种基于数据结构化分解的脑电信号分析方法。大脑不同的皮层之间虽然负责不同的功能，但却会相互影响，易受干扰，这造成了脑电信号的非线性以及非平稳性的特点。本发明如下：1、采集受试者的脑电数据；2、对二维脑电数据进行分解。3、分别求解出全局信息低秩矩阵、公共信息矩阵、噪声矩阵。4、构建样本子空间与识别方案。本发明提供了一种能够区分不同应用场景的新型和有效的生理信号处理方式，能够有效进行脑电信号处理，可以在脑电信号中分离出适合于模式识别的脑电本征部分和差异化部分，以及会影响识别准确率的噪声部分；利用分离出的本征部分和差异化部分，能在多种脑电识别任务中，提高识别的准确率。

本申请实施例公开了一种海量数据结构化方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：将非结构化数据进行聚类，得到与预设的聚类簇数对应的聚类结果，并设置与每一簇的聚类一一对应的ID编号；在聚类结果中每一簇的聚类中均获取一非结构化数据，并将所获取的非结构化数据对应转化为正则表达式；将每一簇的聚类中所包括的非结构化数据均根据该聚类对应的正则表达式进行转化，得到结构化数据。该方法实现由聚类算法将海量的非结构化数据做聚类，每个簇对应生成一个正则表达式并应用到该簇的所有数据，这样海量非结构化数据都能快速转化为结构化数据，能快速的满足深度学习所需训练数据的需求。