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一种结合低秩表示与流形学习的运动想象脑电信号特征提取方法

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摘要

本发明公开了一种结合低秩表示与流形学习的运动想象脑电信号特征提取方法，包括以下步骤：S1:进行运动想象脑电信号采样，建立样本集；S2:将数据使用滤波器组共空间模式进行预处理，得到数据样本原始特征集，同时划分为训练样本原始特征集及测试样本原始特征集；S3:使用提出的特征提取方法进一步提取数据特征，并进行降维；S4:利用支持向量机对所提取的特征进行分类。利用低秩表示方法，将原始数据分干净部分和噪声部分，有效地去除了噪声，并且对噪声具有很强的鲁棒性；将低秩表示、判别投影和流形学习方法集成到统一模型中,既保留了原始样本的全局结构信息，又保留了原始样本的局部邻域关系，更大程度地获取了有效特征，提高了后续的分类精度。

著录项

  • 公开/公告号CN114587384A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN202111313783.5

  • 发明设计人 祝磊;朱洁萍;胡奇峰;丁旺盼;何光发;

    申请日2021-11-08

  • 分类号A61B5/372;G06K9/62;

  • 代理机构杭州杭诚专利事务所有限公司;

  • 代理人尉伟敏

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区

  • 入库时间 2023-06-19 15:36:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-07

    公开

    发明专利申请公布

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