基于特征融合和粒子群优化算法的MI脑电信号识别方法
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摘要
本发明公开了一种基于特征融合和粒子群优化算法的MI脑电信号识别方法，包括以下步骤：S1、采集MI脑电信号，并对采集到的MI脑电信号进行带通滤波，随后通过小波软阈值法进行去噪操作，并提取脑电特征信号；S2、采用PSO‑RF对脑电特征信号进行特征筛选。本发明结合了带通滤波、小波去噪、通道筛选、特征提取、特征融合、特征选择以及模式分类，对这七部分进行了有效的整合，最终得到的集成分类器能够达到98.34％的平均正确率，且AUC值和F‑score也都表现优异，因此能够达到精确运动想象分类的目的。
基本信息
专利标题 ：
基于特征融合和粒子群优化算法的MI脑电信号识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111797674A
申请号 ：
CN202010278235.2
公开（公告）日 ：
2020-10-20
申请日 ：
2020-04-10
授权号 ：
CN111797674B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
郜东瑞张永清周辉王宏宇李鑫郑文银彭茂琴
申请人 ：
成都信息工程大学
申请人地址 ：
四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号
代理机构 ：
成都虹盛汇泉专利代理有限公司
代理人 ：
钟玉巧
优先权 ：
CN202010278235.2
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/00
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2020-11-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200410
申请日 : 20200410
2020-10-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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