发明专利 已授权

基于SCSP-LDA的脑电信号特征提取与分类方法

📄 申请号:CN201911194962.4 📄 发布日:2026/05/07

著录项目信息

申请日
2019-11-28
公开号
CN111191509B
公开日
2023-04-18
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

脑机接口, 医疗诊断, 神经科学, 康复工程, 智能人机交互

摘要

本发明提出一种基于SCSP‑LDA的脑电信号特征提取与分类方法,该方法首先,将脑电数据进行特征值分解,对其进行搜索并筛选得到新的特征空间,然后利用CSP提取其特征,最后,利用LDA对特征提取后的数据进行特征优化和数据分类,实现运动想象EEG信号解码。本发明将CSP算法转化为广义特征值的求解问题,并由广义特征值的求解问题结合稀疏搜索算法寻找最佳空间滤波器,引出一种稀疏共空间模式(Sparse Common Spatial Pattern,SCSP)算法,该SCSP是算法可以有效地提取特征最为明显的通道,从而实现通道稀疏,再结合特征分类算法LDA,可以完整地实现EEG的解码。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:83 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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