[發明專利]基于運動想象腦電信號的設備控制方法、裝置及終端

在審

• 申請號: 202110441392.5
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113133769A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 劉京;田亮;陳棟;趙薇;王少華
• 申請（專利權）人: 河北師范大學
• 主分類號: A61B5/372
• 分類號: A61B5/372
• 代理公司: 河北國維致遠知識產權代理有限公司 13137
• 代理人: 秦敏華

1.一種基于運動想象腦電信號的設備控制方法，其特征在于，包括：

獲取多個腦電信號通道檢測到的目標人員的原始腦電數據，并對所述原始腦電數據進行空間卷積操作，得到三維空間特征矩陣；

根據所述三維空間特征矩陣，計算任意兩個腦電信號通道之間的相似度，得到空間自注意力權重矩陣；

根據所述空間自注意力權重矩陣，對所述原始腦電數據進行特征提取，得到所述目標人員的運動想象腦電信號的空間特征；

計算所述運動想象腦電信號的時間特征，基于所述時間特征和所述空間特征，對所述運動想象腦電信號進行分類，并根據分類結果，對與所述目標人員連接的設備進行控制。

2.如權利要求1所述的基于運動想象腦電信號的設備控制方法，其特征在于，根據所述三維空間特征矩陣，計算任意兩個腦電信號通道之間的相似度，包括：

根據所述三維空間特征矩陣確定各個腦電信號通道對應的二維特征矩陣；

基于下式計算任意兩個腦電信號通道之間的相似度：

式中，P_ij為第i個腦電信號通道與第j個腦電信號通道之間的相似度，f為相似性函數，H為腦電信號通道的數量，E_i為第i個腦電信號通道對應的二維特征矩陣，(E_j)^T為第j個腦電信號通道對應的二維特征矩陣的轉置。

3.如權利要求1所述的基于運動想象腦電信號的設備控制方法，其特征在于，根據所述空間自注意力權重矩陣，對所述原始腦電數據進行特征提取，得到所述目標人員的運動想象腦電信號的空間特征，包括：

根據所述空間自注意力權重矩陣，從所述原始腦電數據中提取各個腦電信號通道的影響特征，得到影響特征矩陣；

基于所述影響特征矩陣，計算運動想象腦電信號的空間特征。

4.如權利要求3所述的基于運動想象腦電信號的設備控制方法，其特征在于，根據下式提取各個腦電信號通道的影響特征，得到影響特征矩陣：

F＝P×M

式中，F為影響特征矩陣，P為空間自注意力權重矩陣，M為原始腦電數據所形成的矩陣。

5.如權利要求3所述的基于運動想象腦電信號的設備控制方法，其特征在于，基于下式計算運動想象腦電信號的空間特征：

G＝α×F+M

式中，G為運動想象腦電信號的空間特征，α為預先訓練得到的特征參數，F為影響特征矩陣，M為原始腦電數據所形成的矩陣。

6.如權利要求1所述的基于運動想象腦電信號的設備控制方法，其特征在于，計算所述運動想象腦電信號的時間特征，包括：

對所述原始腦電數據進行多尺度時間卷積操作，得到每個時間尺度對應的時間特征；

將各個時間尺度對應的時間特征進行融合，得到所述運動想象腦電信號的時間特征。

7.如權利要求1-6任一項所述的基于運動想象腦電信號的設備控制方法，其特征在于，基于所述時間特征和所述空間特征，對所述運動想象腦電信號進行分類，包括：

將所述時間特征和所述空間特征進行融合，得到所述運動想象腦電信號的時空特征；

將所述運動想象腦電信號的時空特征輸入至預設的特征分類通道中進行分類，得到所述運動想象腦電信號的類別。

8.一種基于運動想象腦電信號的設備控制裝置，其特征在于，包括：

空間特征提取模塊，用于獲取多個腦電信號通道檢測到的目標人員的原始腦電數據，并對所述原始腦電數據進行空間卷積操作，得到三維空間特征矩陣；根據所述三維空間特征矩陣計算任意兩個腦電信號通道之間的相似度，得到空間自注意力權重矩陣；根據所述空間自注意力權重矩陣，對所述原始腦電數據進行特征提取，得到所述目標人員的運動想象腦電信號的空間特征；

時間特征提取模塊，用于計算所述運動想象腦電信號的時間特征；

分類控制模塊，用于基于所述時間特征和所述空間特征，對所述運動想象腦電信號進行分類，并根據分類結果，對與所述目標人員連接的設備進行控制。