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申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明涉及智能交通领域和脑电信号通道选择技术，具体涉及一种基于PLI‑Relief的疲劳驾驶脑电通道选择方法。该方法包括以下步骤：采集疲劳驾驶脑电数据并进行预处理，去除伪迹成分；基于通道各信号间相位滞后指数构建关联矩阵；二值化关联矩阵并构建脑功能网络，根据网络属性实现通道初选；提取初选通道脑电信号的功率谱密度特征并利用Relief算法对通道按权重排序；采用准确率选择法确定最优通道并据此进行疲劳状态识别。本发明的优点是：所设计的通道选择方法综合考虑了脑电信号的时频特征和各通道信号之间的功能连接关系，在保持较高识别准确率的同时大幅减少了通道数量，为可穿戴脑电疲劳驾驶监测设备的设计提供了可实施的方案。
主权项：1.一种基于PLI-Relief的疲劳驾驶脑电通道选择方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：使用脑电设备实时采集被试执行驾驶任务时的脑电信号；步骤2：对原始脑电数据进行预处理；步骤3：采用相位滞后指数PhaseLagIndex，PLI计算各通道之间的关联关系，选择阈值对PLI矩阵进行二值化，构建脑功能网络，根据网络属性选择相位同步性较高的通道作为初选通道；步骤4：对每位被试，计算初选通道的功率谱密度特征，将每个通道当作一个特征，然后利用Relief算法得到各初选通道的权重，并且将所有初选通道的权重归一化在[-1，1]之间，把所有被试的该通道权重进行加和，得到和个体无关的每个初选通道的权重；步骤5：按照权重大小对T个初选通道进行排序，从权值最大的通道开始分别取前NN从1到T个通道特征进行组合，并通过常用的分类算法进行疲劳状态分类，得到每种通道特征组合所对应的准确率，随着通道数目的增加，当疲劳状态识别准确率变化较小时，则选择当前的准确率对应的通道组合为最优通道选择结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 一种基于PLI-Relief的疲劳驾驶脑电通道选择方法
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