[發(fā)明專利]基于希爾伯特黃變換和支持向量機(jī)優(yōu)化的腦電波分析方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011448121.4
• 申請(qǐng)日: 2020-12-09
• 公開（公告）號(hào): CN112668402A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馮德軍;何昕;朱佳成;劉洋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 青島華慧澤專利代理事務(wù)所(普通合伙) 37247
• 代理人: 馬千會(huì)

1.一種基于希爾伯特黃變換和人工蜂群算法優(yōu)化支持向量機(jī)優(yōu)化的腦電波分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集腦電波信號(hào)數(shù)據(jù)；所述腦電波數(shù)據(jù)為想象不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的腦電波信號(hào)；

采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥▽?duì)原始腦電波信號(hào)進(jìn)行分解，得到一系列固有模態(tài)函數(shù)；

從所述的固有模態(tài)函數(shù)中提取腦電波特征；

將提取的腦電波特征作為輸入向量，利用分類器中進(jìn)行分類，從而對(duì)腦電波信號(hào)對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于希爾伯特黃變換和人工蜂群算法優(yōu)化支持向量機(jī)優(yōu)化的腦電波分析方法，其特征在于，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庠寄X電波信號(hào)，每個(gè)信號(hào)獲得八階固有模態(tài)函數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于希爾伯特黃變換和人工蜂群算法優(yōu)化支持向量機(jī)優(yōu)化的腦電波分析方法，其特征在于，對(duì)腦電波信號(hào)的前三階固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行希爾伯特黃變換得到希爾伯特譜和邊際譜，通過邊際圖提取出25維特征向量作為腦電波特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于希爾伯特黃變換和人工蜂群算法優(yōu)化支持向量機(jī)優(yōu)化的腦電波分析方法，其特征在于，所述的分類器為采用人工蜂群算法優(yōu)化的支持向量機(jī)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于希爾伯特黃變換和人工蜂群算法優(yōu)化支持向量機(jī)優(yōu)化的腦電波分析方法，其特征在于，人工蜂群算法優(yōu)化支持向量機(jī)中徑向基核函數(shù)的錯(cuò)誤代價(jià)系數(shù)和寬度。