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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明提供了一种基于EEG脑机接口的运动想象分析方法，包括获取脑电数据；根据获取的脑电数据，进行特征提取；根据提取的特征，进行特征选择和分类，从而得到分析结果；其中，所述特征提取包括，通过自回归建模提取时域特征，通过快速傅里叶变换提取频域特征。本发明使用EEG脑机接口获取原始脑电数据，通过对数据的实时分析，估计受试者想象的肢体运动，通过运动辅助设备牵引，帮助受试者完成想象的肢体运动。该发明有助于辅助脑损伤患者的肢体运动恢复。
主权项：1.一种基于EEG脑机接口的运动想象分析方法，其特征在于，包括：获取原始脑电数据；通过接受视觉、听觉或感官刺激，刺激引起大脑中的反应，由BCI系统识别；获取时长为1小时；所述获取脑电数据，还包括对脑电数据进行预处理；预处理采用多尺度PCA去噪方法，结合正交小波和主成分分析的功能；所述主成分分析包括：1计算在每个等级J小波分解正交矩阵的数据矩阵中的每一列X；2对于1≤m≤J，执行细节矩阵的PCA并选择合适数量的重要主成分；3执行近似矩阵的PCA并选择合适数量的主成分；4通过反转小波变换，从减少细节矩阵和近似矩阵中恢复一个新矩阵；5执行该新矩阵的PCA以形成其中，X是一个n×p数据矩阵，正交矩阵W包含滤波器系数Gm和HJ的矩阵；将1小时的数据以3s的运算周期及1.5s重叠时间截取，生成新的数据集；根据获取的原始脑电数据，进行特征提取；所述特征提取，还包括从脑电数据中提取判别性和非冗余信息，形成一组进行分类的特征；根据提取的特征，进行特征选择和分类，从而得到分析结果；其中，所述特征选择和分类包括对脑电数据进行主成分分析，通过将提取的特征中最具辨别力的特征传递给分类器，根据分类结果估计受试者想象的肢体运动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 一种基于EEG脑机接口的运动想象分析方法及系统
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