公开(公告)号：CN117668454A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311621637.8

申请日：2023-11-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 苏巧钻 ,  罗志增 ,  席旭刚 ,  汪婷 ,  高云园

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了一种基于图形化传递熵的运动想象特征提取与分类方法，包括如下步骤：S1、进行多通道脑电信号EEG信号的采集；S2、将EEG信号根据可见图算法得到图像网络下的映射，并计算图形网络中各节点的聚类系数序列CC；S3、根据序列CC计算各通道序列之间的传递熵得到图形化传递熵矩阵，根据图形化传递熵矩阵构建图形化传递熵脑功能网络；S4、在图形化传递熵脑功能网络基础上，计算其网络特征平均聚类系数与平均最短路径；S5、计算所得计算参量作为特征向量输入支持向量机中用于分类，并获得识别结果。该方法在提取特征时直接忽视非主流信息的干扰，保留能凸显结构特征的图形学信息，使用传递熵量化信息流作为计算参量，有更高的识别率。