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一种基于相对小波包熵脑网络和改进版lasso的运动想象脑电识别方法

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本发明公开了一种基于相对小波包熵脑网络和改进版lasso的运动想象脑电识别方法，包括：根据功率谱密度计算R²图，得到最大的频率波段并进行带通滤波；通过小波包方法对脑电信号的细节系数和近似系统进行提取并计算，得到小波包能量熵特征，并通过小波包能量熵值构建脑功能网络，提取脑网络的拓扑特征；并根据数据预处理中SCSP算法，得到方差特征；将三种特征进行融合，得到较高维度的特征矩阵；通过互信息和相关性的Lasso方法并结合Relief‑f算法进行特征选择，筛选出较小维度的特征矩阵。本发明不仅提取时空域特征，也将脑网络的拓扑特征一并提取，保留更多脑电特征信息；并结合互信息和相关性的Lasso方法和Relief‑f算法进行特征筛选，使特征选择出的特征更优秀。

著录项

公开/公告号CN112949533A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-11

原文格式PDF
申请/专利权人成都信息工程大学;
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申请/专利号CN202110276094.5
发明设计人郜东瑞;周晖;汪曼青;张永清;张欢;李鑫;王宏宇;
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申请日2021-03-15
分类号G06K9/00(20060101);
代理机构51263 成都熠邦鼎立专利代理有限公司;
代理人曾克
地址 610000 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号
入库时间 2023-06-19 11:22:42

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-04-22

授权

发明专利权授予

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