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申请/专利权人：上海大学

摘要：本发明涉及一种RSVP‑ERP解码方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：带通滤波：获取训练和测试数据的多频带分量；数据增强：对训练和测试数据的各频带分量进行增强：模板生成：用任务相关成分分析获取训练和测试数据的增强后的各频带模板；模板降维：用主成分分析对训练和测试数据的各频带模板进行降维并集成，获取训练和测试数据模板；用训练数据中的目标数据模板、非目标数据模板分别与测试数据模板计算二维相关系数，判断测试数据类别。与现有技术相比，本发明具有获取数据联合分布的多域特征能力和减少冗余度、计算速度快、强鲁棒性等优点。

主权项：1.一种融合时频空注意力机制与主成分分析降维的RSVP-ERP解码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1带通滤波使用Nf个带通滤波器分别对脑电训练数据Xσ进行频带分解，得到Xσ的Nf个频带分量使用所述带通滤波器对测试数据Y进行频带分解，得到Y的Nf个频带分量其中，Nf≥2，表示预处理后的脑电训练数据样本集，当σ＝σ1时，即表示预处理后的目标脑电数据样本集；当σ＝σ2时，即表示预处理后非目标脑电数据样本集；表示单样本测试脑电数据；Nc表示通道数，Nt表示采样点数，Ns表示样本数；步骤2数据增强对所述频带分量和分别依次进行空间维度增强、时间维度增强和集成，分别得到增强样本集和步骤3模板生成通过TRCA方法获取增强样本集的Nf个空间滤波器并基于所述空间滤波器获取模板使用空间滤波器获取所述增强样本集的模板步骤4模板降维通过主成分分析方法分别对所述模板和进行降维并集成，分别获得训练数据模板Tempσ和测试数据模板TempY,σ；步骤5模板匹配对所述训练数据模板Tempσ与测试数据模板TempY,σ计算二维相关系数基于二维相关系数判断测试数据是否属于目标脑电数据，完成测试数据的识别；所述步骤2包括以下步骤：步骤21空间维度增强设表示所述频带分量Bandσ,f的在空间维度增强的第s个样本，表示所述频带分量BandY,f在空间维度增强的样本，则计算公式为： 式中，Bands,σ,fT表示所述Bandσ,f的第s个样本的转置，表示所述Bands,σ,f中的从采样点t+1到Nt的数据段，表示所述Bands,σ,f中的从采样点1到t的数据段；BandY,fT表示所述BandY,f的转置，表示所述BandY,f中的从采样点t+1到Nt的数据段，表示所述BandY,f中的从采样点1到t的数据段；步骤22时间维度增强设表示所述频带分量Bandσ,f中所有样本的平均，将所述投影到跨越的子空间中获取时间维度上的增强样本其计算公式为： 式中，Qσ,f和Rσ,f分别是由所述进行QR分解计算中的正规正交矩阵和上三角矩阵，Pσ,f表示所述的正交投影矩阵；所述在时间维度上的增强样本的计算公式为： 步骤23集成集成的增强单样本和的计算公式为： 步骤24对每一频带分量执行步骤21-步骤23，得到在所有频带上的集成的增强样本集和

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