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申请/专利权人：燕山大学

摘要：本发明公开了多通道高频脑电波耦合的脑网络参数特征提取方法及装置，属于脑‑机接口技术领域，该方法包括：采集受试对象脑电信号并从中提取子频带；根据子频带，获取子频带同步耦合特征矩阵；通过稀疏化子频带同步耦合特征矩阵作为连接矩阵构建脑网络并从中提取脑网络参数；通过脑网络参数加权求和建立脑网络特征参数集合；该装置包括采集单元、获取单元、构建脑网络单元以及设定单元，本发明提高了脑电信号中与任务相关成分的信噪比，提高了对快速序列视觉呈现下对目标识别的准确率，建立在快速序列视觉呈现任务状态下的脑网络与脑电响应的内在关系，也可以帮助研究大脑认知行为过程中大脑资源整合的方式。

主权项：1.基于快速序列视觉呈现多通道高频脑电波耦合的脑网络参数特征提取方法,其特征在于，该方法包括：采集受试对象脑电信号并从中提取子频带；根据子频带，获取子频带同步耦合特征矩阵，其中，通过计算子频带同步耦合特征和通道之间的锁相值和一致性获取子频带同步耦合特征矩阵；通过稀疏化子频带同步耦合特征矩阵作为连接矩阵构建脑网络并从中提取脑网络参数；通过脑网络参数加权求和建立脑网络特征参数集合；所述采集受试对象脑电信号并从中提取子频带包括：利用不同带宽的滤波器将脑电信号X分解为Nf个子频带信号Xf，f＝1,2,…,Nf；所述根据子频带，获取子频带同步耦合特征矩阵，其中，通过计算子频带同步耦合特征和通道之间的锁相值和一致性获取子频带同步耦合特征矩阵包括：其中，锁相值φt通用公式如下： 式中，C是一个固定常数，频率参数m、n，与是两个通道信号在t时刻的瞬时相位，x1和x2的相位为同步状态时，一致性公式如下： 式中，sxx和syy为通道x和y在频率为f时的自功率谱密度，sxyf为通道x和y互功率谱密度，cxy为两个通道间的一致性，取值范围为[01]；所述通过稀疏化子频带同步耦合特征矩阵作为连接矩阵构建脑网络并从中提取脑网络参数包括：通过设定合适阈值稀疏化，将子频同步耦合特征矩阵中的耦合值大于阈值的耦合值置为1，视为有效连接，小于阈值的耦合值置为0，视为无效连接；所述通过脑网络参数加权求和建立脑网络特征参数集合包括：根据聚类系数CC、平均功能连接MFC和全局效率GE三个网络属性描述两类刺激任务下耦合特征的信息传递过程、处理效率和RSVP-EEG关系公式如下： 式中，Cij为网络中任意两节点间的网络连接值，dij为两节点间的最短路径长度，n为网络中的节点数量，Θ表示所有节点的集合。

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百度查询： 燕山大学 多通道高频脑电波耦合的脑网络参数特征提取方法及装置