[發明專利]基于腦功能網絡鄰接矩陣分解的腦電特征提取方法

有效

• 申請號: 201210189995.1
• 申請日: 2012-06-11
• 公開（公告）號: CN102722727A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發明（設計）人: 佘青山;孟明;高云園;高發榮
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

1.?基于腦功能網絡鄰接矩陣分解的腦電特征提取方法，其特征在于該方法包括如下步驟：

步驟(1).獲取多通道運動想象腦電信號樣本數據,具體是：首先采用多導聯電極帽采集運動想象腦電信號，然后采用參考獨立分量分析方法消除眼電偽跡，最后采用隨機共振方法進行腦電信號復原，以提高系統輸出的信噪比；

步驟(2).相關性分析,具體是：采用Pearson相關系數公式計算各通道腦電信號之間的相關系數，得到相關性矩陣；

步驟(3).閾值確定，具體是：以相關性矩陣為基礎，選取閾值將相關性矩陣轉換為稀疏的鄰接矩陣；

步驟(4).腦功能網絡建立，具體是：分析鄰接矩陣元素值與腦區節點間是否存在連接邊之間的關系，構建腦功能網絡，具體表現為：如果兩個腦區之間的相關系數大于閾值時，在對應的節點間建立連接邊，鄰接矩陣對應的元素值為1；反之不建立連接邊，鄰接矩陣對應的元素值為0；鄰接的對角元素設為0以避免網絡中出現自連接的邊；

步驟(5).基于鄰接矩陣奇異值分解的特征提取，具體是：首先對鄰接矩陣進行奇異值分解，然后根據所得的奇異值定義最大奇異值、均值、方差、能量、奇異熵五個特征參數作為腦電信號的特征向量。