《一种基于个体自适应的运动想象脑电特征表征方法》

技术简介：

本发明公开了一种基于个体自适应的运动想象脑电特征表征方法,包括：获取受试者多通道运动想象脑电数据,并通过前期预处理、频带及样本划分,将其存储为多频带高维脑电数据样本；基于所得的信号样本,使用基于ReliefF的自适应通道选择方法,完成各频带最优通道集选择；通过使用SBH-CSP完成各子频带最有效特征提取,并进行各频带特征融合；使用SVM构建训练模型并完成分类识别。本发明通过基于ReliefF的自适应频带通道选择方法,根据不同个体和频带信号的特点有效选择出信息显性通道,避免了全通道信息处理数据量大、噪声多、普适性弱等缺点；通过对各频带优劣性的区分从而获得各子频带CSP最佳特征个数,进而实现运动想象脑电状态最有效的表征。

研发人员：潘礼正;丁忆;王顺超