公开(公告)号：CN114186608B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202111294155.7

申请日：2021-11-03

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 盛子昊 ,  林紫颖 ,  张启忠 ,  高发荣

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2133 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/27 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/389 ,  A61B5/398 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于运动想象的混合脑肌接口特征提取方法，包括以下步骤：采集导联脑电图信号和导联肌电图信号，采用小波去噪的方法处理脑电信号和肌电信号，脑电信号基于似然同步理论构建脑功能网络，选取阈值进行二值化处理，提取二值化脑功能网络的特征，肌电信号采用非负矩阵分解，协同矩阵选取合适的数据变异度寻找不同的协同元，提取协同元的特征。将脑电特征和肌电特征进行特征融合。运用极限学习机实现对动作意图的识别分类。本发明识别率相比单一脑电特征和肌电特征更高，泛化性较强。本发明方法采取选取多特征融合互补的方式，可以提高动作意图识别的准确性、稳定性以及模型的鲁棒性。

公开(公告)号：CN114186608A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111294155.7

申请日：2021-11-03

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 盛子昊 ,  林紫颖 ,  张启忠 ,  高发荣

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/389 ,  A61B5/398 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于运动想象的混合脑机接口特征提取方法，包括以下步骤：采集导联脑电图信号和导联肌电图信号，采用小波去噪的方法处理脑电信号和肌电信号，脑电信号基于似然同步理论构建脑功能网络，选取阈值进行二值化处理，提取二值化脑功能网络的特征，肌电信号采用非负矩阵分解，协同矩阵选取合适的数据变异度寻找不同的协同元，提取协同元的特征。将脑电特征和肌电特征进行特征融合。运用极限学习机实现对动作意图的识别分类。本发明识别率相比单一脑电特征和肌电特征更高，泛化性较强。本发明方法采取选取多特征融合互补的方式，可以提高动作意图识别的准确性、稳定性以及模型的鲁棒性。