发明专利已授权

一种基于矩阵变量高斯模型的运动想象脑电特征提取方法

📄 申请号：CN202010109597.9 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-02-22

公开号

CN111368884B

公开日

2023-04-07

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

G06F18_2411

IPC 分类号

G06F18_2411 , A61B5_372 , A61B5_369 , G06F18_214 , G06F3_01 , G06F18_2132 ,

技术画像

所属领域

脑电信号处理脑电信号处理特征提取模式识别

应用场景

脑机接口, 神经康复, 医疗诊断

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摘要

本发明公开了一种基于矩阵变量高斯模型的运动想象脑电特征提取方法。现有技术中运动想象脑电特征提取方法精度不足。本发明如下：一、进行脑电测试建立样本集。二、将训练样本集x进行滤波器组共空间模态运算；三、构建类间权重矩阵和类内权重矩阵；四、计算类内空间协方差矩阵和类内频率协方差矩阵；五、拆分类间散布矩阵。六、建立投影矩阵。七、计算特征数对；八、获取用于训练的d维特征。九、训练SVM模型。十、对被测人员的运动想象进行检测和识别。常规处理方法忽略了脑电信号中的空间信息。本发明使用矩阵化降维处理，并引入了矩阵变量高斯模型的思想，进一步提高了空间信息的利用率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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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：34 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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