[發明專利]一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法在審
| 申請號： | 202210961984.4 | 申請日： | 2022-08-11 |
| 公開（公告）號： | CN115293210A | 公開（公告）日： | 2022-11-04 |
| 發明（設計）人： | 魏鵬斌;劉豪;馬翱翔;王宇;李佳奇 | 申請（專利權）人： | 安徽信息工程學院 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;A61B5/00;A61B5/369;A61B5/372;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 蕪湖安匯知識產權代理有限公司 34107 | 代理人： | 趙中英 |
| 地址： | 241100 *** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 腦電波 指令 預測 輸出 控制 方法 | ||
1.一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：
包括數據預處理階段：對采集的腦電波進行預處理；
特征提取階段：獲取腦電波信號的特征；
腦電波信號預測模型預測階段：根據腦電波信號的特征進行預測輸出。
2.如權利要求1所述的一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：
數據預處理階段包括：
對腦電波的歸一化處理；
對采集的腦電波信號濾波和降噪處理。
3.如權利要求2所述的一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：
對腦電波的歸一化處理包括采用窗函數參數以及廣義S變換對信號進行時頻域處理使其時頻分布的分辨率得到改善；
采用集成經驗模式分解法EEMD對腦電波信號進行降噪處理。
4.如權利要求2所述的一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：對采集的腦電波信號濾波和降噪處理包括：采用數字濾波器進行信號濾波處理以及通過小波閾值去噪處理腦電波信號進行去噪。
5.如權利要求4所述的一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：小波閾值去噪包括：選定小波基函數-sym小波基，利用SNR規則確定小波分解層數，將原始信號進行離散小波分解；對小波分解得到的小波系數選取合適的閾值規則進行閾值量化處理；對小波閾值去噪后的各級系數重構即得到去噪后的信號。
6.如權利要求1所述的一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：特征提取階段包括采用STA/LTA比值法拾取腦電波信號然后對腦電波信號進行分析得到信號特征。
7.如權利要求6所述的一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：對腦電波信號進行分析包括時域分析和時頻分析，獲取得到腦電波信號的時域特征和時頻特征。
8.如權利要求7所述的一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：腦電波信號的時域特征和時頻特征采用共空間模式算法進行特征提取。
9.如權利要求1所述的一種基于腦電波的指令預測輸出控制方法，其特征在于：腦電波信號預測模型預測階段包括：采用訓練完成的腦電波預測模型對腦電波信號進行預測輸出，預測輸出對應的腦電波指令信號。
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