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专利名称：一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法申请号：2017103579787 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：脑电信号处理人工智能医疗健康模式识别数据分析相似专利发布日：2025/09/02
摘要：本发明涉及一种基于层次分析的脑电信号特征分类的二分类方法，该方法的具体步骤包括：脑机接口系统采集运动想象脑电信号；进行格式转换和数据预处理；用特征提取算法分别提取不同时间段和频率段的脑电信号特征；将特征提取后的脑电信号征和其对应的标记按照合适比例分为训练集和测试集；根据训练集采用二分类算法得到预测分类模型；采用预测分类模型计算测试集的测试集分类结果，分别得出不同时间段和频率段结果的正确率；并与实际结果进行两两比较，构造判断矩阵；对判断矩阵进行一致性检验；确定不同时间段或者不同频率段判断矩阵的权重；用权重对不同时间段或者频率段训练结果加权得到最后结果及其对应的可信度。

专利名称：基于小波变换和稀疏表达的脑电信号分类系统与方法申请号：2017102440777 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：脑电信号处理生物医学工程模式识别人工智能辅助诊断相似专利发布日：2025/09/02
摘要：本发明涉及一种基于小波变换和稀疏表达的脑电信号分类系统及方法，该方法的具体步骤包括：在字典学习模块内对运动想象脑电信号的字典学习：将脑机接口系统采集的已知运动想象脑电信号作为学习数据进行特征提取、字典学习和类别直方图计算，得到学习字典及学习数据的类别直方图，并传输至所述类别识别模块。在类别识别模块内对运动想象脑电信号的类别识别：将未知运动想象脑电信号作为分类数据进行特征提取，利用训练模块中的学习字典得到分类数据的稀疏表达，计算分类数据的类别直方图，并根据学习数据的类别直方图与分类数据的类别直方图的对比结果进行分类数据的类别识别分类。所述特征提取包括信号预处理、小波变换和特征向量建立。

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