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公开(公告)号：CN113378650A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110546546.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及信号特征提取领域，特别涉及一种基于脑电源成像和正则化共空间模式的情绪识别方法，包括采集脑电信号并进行预处理；通过搭建脑电源成像，重构大脑皮层神经电活动；通过最小模算法，重构的EEG时间序列被投影到Brodman分区上，Brodman分区包括26个空间感兴趣的区域，利用26个空间感兴趣的区域互信息构建脑功能连接矩阵；基于脑功能连接矩阵采用正则化的方式构建泛化样本的协方差矩阵，提取特征向量；将历史数据的特征输入分类器进行训练，并将待分类数据的特征向量输入分类器获得脑电情绪分类；本发明减少了估计偏差，提高了估计稳定性，最终分类出的结果准确率提高。
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公开(公告)号：CN113378650B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110546546.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及信号特征提取领域，特别涉及一种基于脑电源成像和正则化共空间模式的情绪识别方法，包括采集脑电信号并进行预处理；通过搭建脑电源成像，重构大脑皮层神经电活动；通过最小模算法，重构的EEG时间序列被投影到Brodman分区上，Brodman分区包括26个空间感兴趣的区域，利用26个空间感兴趣的区域互信息构建脑功能连接矩阵；基于脑功能连接矩阵采用正则化的方式构建泛化样本的协方差矩阵，提取特征向量；将历史数据的特征输入分类器进行训练，并将待分类数据的特征向量输入分类器获得脑电情绪分类；本发明减少了估计偏差，提高了估计稳定性，最终分类出的结果准确率提高。
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