典型的脑电信号分析流程如下:(1)数据采集;(2)数据预处理;(3)特征提取;(4)特征选择;(5)模型训练与分类;(6)性能评估。当信号分析应用于EEG时,由于应用数字信号处理(DSP)和机器学习(ML)方法通常可以识别整个身体的状态以及大脑状态,因此特别有意义。 Carlo Matteucci和Emil Du Bois-Reymond是最先建立神经生理学的...
特征提取就是以特征信号(一般是EEG得到的脑电信号)作为源信号,确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。 特征参数包括时域信号(如幅值)和频域信号(如频率)两大类,相应的特征提取方法也分为时域法、频域法和时-频域方法。 时域法: 时域分析包括过零点分析、直方图分析、方差分析、相关分析、峰值检测及波...
脑电信号(EEG)作为一种新型的生物特征,在通用性、持久性和安全性等方面具有独特优势,基于脑电信号个体差异性的身份识别研究目前开始受到广泛的关注。身份特征提取是实现良好识别性能的重要步骤,如何结合脑电数据的特点,更好地提取脑电信号中的差异性信息,是近年来基于脑电信号的身份识别领域的研究热点。本文综述了基于...
脑电特征提取中心仿射滤波Wigner-Ville分布Electroencephalographyfeature extractionmedian affined filterWigner-Ville distribution分析脑电信号主要采用时频分析法,其中交叉项和分辨率是相互矛盾的两个因素。基于高时一频分辨率分析(High Time—Frequency Resolution Analysis,HTFRA)方法能够将这两者相结合。该方法以维格纳一威...
2、的是脑电信号的处理,即如何从采集到的原始脑电信号中提取有用的信息;另外就是寻求有效的分类特征和分类算法。引用来自BCI Competition III Challenge的数据进行处理(特征提取和分类)。本文采用简单的P300脑电处理算法对实验收集的脑电数据进行预处理。利用巴特沃斯数字低通滤波器进行滤波,并且利用加权平均叠加算法消噪...
脑电信号特征提取方法由以下环节构成:对输入的时间序列进行相空间重构得到高维数据,对高维数据进行坐标变换以达到方向归一化,对高维数据进行平移以达到位置归一化,截取高维数据的一些局部流形,计算各局部流形对应的点集合的统计量作为脑电信号的特征。基于本发明方法的脑电信号评估系统可以在病人不发病时检测脑电异常。
一种脑电信号特征提取方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种脑电信号特征提取方法说明:本发明提供一种脑电信号特征提取方法,通过小波重构、加窗水平可视图复杂网络转换和复杂网络分析的方...专利查询请上爱企查
1.脑电信号的特征提取方法,其特征在于,包括: 根据采集到的多通道的原始脑电信号,构建初始脑电度量矩阵; 根据所述初始脑电度量矩阵,构建简化近邻网络图; 根据所述简化近邻网络图,分别自适应优化高斯核函数和多项式核函数的参数,获得目标高斯核函数和目标多项式核函数; 计算所述初始脑电度量矩阵中每个通道序列对的内积...
摘要 本发明提出了一种脑电信号特征提取及解释方法,采用联合流形学习在提取脑电信号特征时可以同时实现通道选择,即联合学习仅从对识别比较重要的通道提取特征。这样的特征有两方面优点:一方面可以增强特征实际意义的解释,另一方面利用联合学习对特定脑电信号进行通道选择,所得到的结果也有助于神经生物学的发展,可以帮助研...
脑电信号Python去伪迹 脑电信号特征提取方法 简介 脑机接口(BCI)使用神经活动作为控制信号,实现与计算机的直接通信。这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电图(EEG)信号中挑选出来的。卷积神经网络(CNN)主要用来自动特征提取和分类,其在计算机视觉和语音识别领域中的使用已经很广泛。CNN已成功应用于基于EEG的BCI;但是...