发明专利 已授权

一种基于最小生成树和区域双层网络的脑电识别方法

📄 申请号:CN202010646364.2 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2020-07-07
公开号
CN111931578B
公开日
2023-09-22
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

脑机接口, 神经疾病辅助诊断, 认知状态监测, 康复医学, 智能医疗设备

摘要

本发明提出了一种基于最小生成树和区域双层网络的脑电识别方法。本发明针对不同运动动作想象的脑电信号,分别对每一类动作想象构建最小生成树,并计算最小生成树的直径和平均离心率特征。在不同动作想象的最小生成树基础上构建区域网络,并计算区域网络的平均节点度、平均聚类系数和平均路径长度特征。最后将最小生成树特征和区域网络特征相结合,输入到支持向量机分类器中,实现对运动脑电信号的分类。本发明可实时、准确识别出人体多种模式运动想象动作,识别结果可用于辅助康复训练的人机交互系统。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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