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申请/专利权人：华东理工大学
摘要：本发明涉及一种基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法、装置。该运动想象人工数据生成方法包括：步骤S1，确定需要生成的人工数据的试次数目m；步骤S2，获取用户部分真实运动想象数据；步骤S3，对真实运动想象数据进行经验模式分解，得到多个本征模函数IMFs，并根据标签分组；步骤S4，针对每组数据，随机选取若干真实运动想象数据，并对其分解产生的本征模函数IMFs求和取平均，得到一个试次的人工数据；步骤S5，重复执行步骤S4，得到试次数目m的人工数据；步骤S6，输出所述人工数据。通过本发明提供的方案有助于选择出少量有效导联来提升运动想象任务的识别效率。
主权项：1.一种基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法，包括：步骤S1，确定需要生成的人工数据的试次数目m，在步骤S1，选择常规校准过程的试次数目的40％作为所述试次数目m；步骤S2，获取用户部分真实运动想象数据；步骤S3，对所述真实运动想象数据进行经验模式分解，得到多个本征模函数IMFs，并根据标签分组，所述标签对应真实运动想象的不同肢体部位；在步骤S3中，经验模式分解步骤包括：步骤S31，假设真实运动想象数据为xt，令st＝xt，初始化i＝0，r0t＝xt；步骤S32，计算st局部最大和局部最小值，并使用插值法得到st的上下包络线；步骤S33，计算st上下包络线的平均值mt；步骤S34，从st中减去mt，得到ht＝st-mt，并判断ht是否满足IMF条件；步骤S35，若ht不满足IMF条件，则令st＝ht，并返回步骤S32，否则到执行步骤S36；步骤S36，得到第i+1个IMF：IMFi+1t＝ht；步骤S37，计算ri+1t＝rit-IMFi+1t；步骤S38，若ri+1t的上下包络线能够得到且ri+1t不单调，则令st＝ri+1t，i＝i+1，返回步骤S32；步骤S4，针对每组数据，随机选取若干所述真实运动想象数据，并对其分解产生的本征模函数IMFs求和取平均，得到一个试次的人工数据；步骤S5，重复执行步骤S4，得到试次数目m的人工数据；步骤S6，输出所述人工数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东理工大学 基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法及装置
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