[發(fā)明專利]基于滯后階數(shù)自適應(yīng)選擇的多變量因果關(guān)系分析方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710261770.5
• 申請(qǐng)日: 2017-04-20
• 公開（公告）號(hào): CN107126193B
• 公開（公告）日: 2020-02-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 佘青山;耿雪青;馬玉良;孟明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/00
• 分類號(hào): A61B5/00;A61B5/0476;G16H50/50
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 杜軍

1.基于滯后階數(shù)自適應(yīng)選擇的多變量因果關(guān)系分析方法，其特征在于該方法包括如下步驟：

步驟(1)獲取多通道運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)，具體是：采用多導(dǎo)聯(lián)電極帽采集不同運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)范式下的腦電信號(hào)；

步驟(2)采用改進(jìn)的后向時(shí)間選擇算法建立多通道腦電信號(hào)的動(dòng)態(tài)回歸模型；

具體是：給定P個(gè)通道、長(zhǎng)度為N的腦電信號(hào)時(shí)間序列{X_j,t:j＝1,2,...,P；t＝1,2,…,N}，首先采用改進(jìn)的后向時(shí)間選擇(mBTS)算法估計(jì)出每個(gè)變量X_j的最優(yōu)滯后階數(shù)，然后考慮所有變量的歷史信息對(duì)X_j的影響，X_j的動(dòng)態(tài)回歸模型可表示為

其中，u_j,t為模型的回歸估計(jì)殘差；a_jp,l是模型系數(shù)，p＝1,2,...,P，l＝1,2,...,k_p；k_p是由mBTS算法估計(jì)出的變量X_p的最優(yōu)滯后階數(shù)；

步驟(3)以步驟(2)得到的動(dòng)態(tài)回歸模型為基礎(chǔ)，采用模型的殘差和系數(shù)構(gòu)建條件因果測(cè)度，描述多變量之間因果關(guān)系的強(qiáng)度；

具體是：建立X_i→X_j的條件因果測(cè)度為

其中，通道號(hào)i∈{1,2,...,P}且i≠j；k_i為變量X_i的最優(yōu)滯后階數(shù)；m＝max(k_p|p＝1,2,…,P)，p＝1,2,...,P；同理，X_j→X_i的條件因果測(cè)度表示為

步驟(4)采用步驟(3)的條件因果測(cè)度分析運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)時(shí)不同區(qū)域腦電信號(hào)之間的因果關(guān)系。