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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开了一种基于脑机接口的味觉感知识别方法、系统及设备。所述味觉感知方法包括在不同味觉刺激下，分别采集相应刺激下的原始脑电信号；对原始脑电信号样本进行预处理、特征提取与分类识别，构建分类器的模型；获取测试样本，再次进行味觉刺激、信号采集与预处理；将获得的脑电信号样本通过建立的分类器模型识别后获得味觉识别结果等步骤。所述设备通过通信模块将味觉感知信息进行可视化显示。本发明能抓取数据的重要特征，可识别出年龄、性别、健康和习惯等造成的味觉刺激差异，能够有效、方便的识别出人的六种基本味觉以及人对某种味觉的喜好程度。
主权项：1.一种基于脑机接口的味觉感知识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、信号采集：味觉刺激，用不同味觉刺激被测者，分别采集相应的刺激下的原始脑电信号；对被测者的身份信息进行记录标记；步骤S2、信号预处理：所述预处理首选将采集到的原始脑电信号利用信号放大器进行放大处理，再采用滤波算法对采集到的脑电信号进行滤波，过滤其中的高频、低频伪迹，以及工频干扰噪音和电磁干扰噪音，得到稳定分布的脑电信号，最后对信号进行小波包变换；其中，小波包分解算法采用以下公式： 小波包重构算法采用以下公式： 式中，为由分解得到的小波包系数，hk、gk分别为低通和高通滤波器系数，k为滤波器系数序号，n为小波包子空间序号，j、l分别为分解层数和点数；步骤S3、信号特征提取与分类识别，构建分类器模型：采用主成分分析法提取原始脑电信号和小波包分解后各层系数的形态学特征，采用AdaBoost算法对信号进行分类识别；AdaBoost算法中样本包含被测者身份信息特征，计算这些特征重要性得分，根据特征重要性判断其对结果的影响程度；步骤S4、对被测者进行味觉刺激、信号采集与预处理；将获得的脑电信号样本通过建立的分类器模型识别后获得味觉识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于脑机接口的味觉感知识别方法、系统及设备
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