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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于脑电信号的脑卒中患者单侧运动想象分类研究方法，具体步骤包括以下：步骤1、设计脑卒中单侧运动想象实验；步骤2、脑电信号采集，采用PN‑NET设备采集原始脑电信号；步骤3、脑电信号的预处理；步骤4、采用滤波器组公共空间模式对预处理的信号提取特征；步骤5、采用模糊熵对相同滤波频段的信号提取特征；步骤6、将信号不同频段的空间特征和模糊熵特征融合作为特征向量传入到SVM中进行分类。本发明基于不同特征提取方法的优势以及精细运动想象的特性，提出了融合空间域中的滤波器组共空间模式算法与熵域中的模糊熵算法的多特征融合方法，通过对信号进行频段划分，进一步提高了分类的准确性。
主权项：1.一种基于脑电信号的脑卒中患者单侧运动想象分类研究方法，其特征在于，具体步骤包括以下：步骤1、设计脑卒中单侧运动想象实验；步骤2、脑电信号采集，采用PN-NET设备采集原始脑电信号；步骤3、脑电信号的预处理，对步骤1采集到的脑电信号进行预处理，以减少眼电和肌电的干扰，提高分类识别率，预处理主要包括截取运动想象的有效数据，降低采样率，提取有效通道的数据；步骤4、采用滤波器组公共空间模式对预处理的信号提取特征；步骤5、采用模糊熵对相同滤波频段的信号提取特征；步骤6、将信号不同频段的空间特征和模糊熵特征融合作为特征向量传入到SVM中进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于脑电信号的脑卒中患者单侧运动想象分类研究方法
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