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一种优势电极组合与经验模式分解的脑电特征提取方法
成果名称: | 一种优势电极组合与经验模式分解的脑电特征提取方法 | 关键字: | 电极 , 分类 , 正确率 , 电信号 , 样本 , 优势 , 训练 , 正确 , 组合 , 维度 | 应用行业: | 电气机械和器材制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 北京市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201410146942.0 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 北京工业大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 0.30 | 所属十强产业: |
一种优势电极组合与经验模式分解的脑电特征提取方法脑电信号特征提取方法,输入N导脑电信号数据;选择优势电极,电极记录的脑电信号的分类性能高于某一阈值时,称该电极为优势电极,否则称之为非优势电极。选择优势组合,利用EMD对每一种优势组合所对应的训练样本集的脑电数据和测试样本集的脑电数据分别进行特征提取,得到每一种优势组合的训练特征向量及测试特征向量;分别将每一种优势组合的训练特征向量及测试特征向量、训练样本集标签、测试样本集标签输入到朴素贝叶斯分类器里进行分类,得到每一种优势组合的分类正确率;根据每一种优势组合的分类正确率,推测出执行有关运动想象任务时刺激激活脑区之间的联系。
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苏博晖
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