基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析方法及其系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析方法，包括以下步骤：S1：将多导原始MI‑EEG信号通过时域滤波和空域滤波预处理后，分离出若干运动相关独立分量MRICs，对MRICs进行时域拼接，生成一维CNN的训练样本；S2：利用S1生成的训练样本对一维CNN模型进行训练与分类性能测试，自动获取个性化MI频率参数和滤波参数；S3：将经一维CNN模型学习所得的最优一维卷积核参数直接构造时域带通滤波器，完成CSP空域滤波器和分类器的设计和训练。还公开了一种基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析系统。本发明能够实现个性化MI‑BCI系统的优化设计。
基本信息
专利标题 ：
基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析方法及其系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519367A
申请号 ：
CN202210042816.5
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2022-01-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴小培施晨韵张超刘磊胡世昂周蚌艳郭晓静张磊吕钊
申请人 ：
安徽大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号
代理机构 ：
合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李璐
优先权 ：
CN202210042816.5
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 A61B5/374 A61B5/00
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
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20220114
申请日 : 20220114
2022-05-20 ：
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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