公开(公告)号：CN113705324A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202110726186.9

申请日：2021-06-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 罗元 ,  何小义 ,  任科 ,  盖新晨

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明请求保护一种基于决策树和CSP‑SVM的多类运动想象脑电信号特征提取与分类方法，该方法包括：S1，对N类运动想象脑电信号进行预处理；S2，利用“一对多”CSP对预处理后的运动想象脑电数据进行处理，从而构建N个空间滤波器并获取脑电信号特征；S3，利用SVM对特征进行分类；S4，根据分类结果挑选最优空间滤波器和SVM的组合来构建决策树分支，从而能辨别其中一类运动想象脑电信号，使得N分类问题变为N‑1分类问题；S5，利用“一对多”CSP和SVM重复构建决策树分支，直到构建一棵能区分所有类的决策树。通过在公开数据集BCI Competition III Data Sets IIIa进行验证，并与相关文献进行对比，结果表明本发明提出的多类运动想象脑电信号特征提取与分类方法具有更好的分类结果。

公开(公告)号：CN115238796A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210885386.3

申请日：2022-07-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 罗元 ,  周景帆 ,  陈力布杰 ,  盖新晨 ,  何革 ,  凌鉴

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  A61B5/369 ,  A61B5/386 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于并行DAMSCN‑LSTM的运动想象脑电信号分类方法，该方法包括步骤：S1，对四类运动想象脑电信号进行预处理，包括去除眼电、肌电，进行带通滤波处理；S2，利用LSTM提取脑电信号的时间特征；S3，利用DAMSCN提取脑电信号不同尺度的时频特征，同时引入空间注意力和通道注意力模块；S4，提取多尺度时频特征的同时引入空间注意力机制和通道注意力机制；S5，将提取到的多尺度时频特征和时间特征的特征进行拼接，然后借助全连接层和SoftMax层实现特征分类。最后，通过在公开数据集进行验证，并与相关文献进行对比，结果表明本文提出的多类运动想象脑电信号分类算法具有更好的分类结果。