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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于脑电信号处理技术领域，特别涉及一种基于个体决策行为的脑电信号特征提取方法，包括：对脑电信号进行盲源分离降噪处理；获取降噪后的脑电信号非负频谱数据，根据非负频谱数据构建非负矩阵分解模型；初始化非负矩阵分解模型中的基数据矩阵和系数矩阵；根据基数据矩阵和系数矩阵计算初始的贝尔曼误差；将非负矩阵分解模型转换为欧氏距离函数，并进行迭代分解更新；计算每一次迭代的贝尔曼误差；根据初始贝尔曼误差设置迭代停止条件，若当前的贝尔曼误差满足迭代条件，则输出当前分解更新的矩阵，否则重新进行迭代分解；本发明采用贝尔曼误差之差对非负矩阵分解算法进行优化，能有效提高非负矩阵分解模型的性能。
主权项：1.一种基于个体决策行为的脑电信号特征提取方法，其特征在于，包括：获取个体决策行为脑电信号；对脑电信号进行盲源分离降噪处理；获取降噪后的脑电信号非负频谱数据，根据非负频谱数据构建非负矩阵分解模型，其中的基数据矩阵和系数矩阵代表了脑电信号的特征和脑电信号特征的激活程度；初始化非负矩阵分解模型中的基数据矩阵和系数矩阵；根据基数据矩阵和系数矩阵计算初始的贝尔曼误差δ0；将非负矩阵分解模型转换为欧氏距离函数，并进行迭代分解更新；计算每一次迭代更新后的贝尔曼误差，采用贝尔曼误差对模型进行优化；根据初始贝尔曼误差设置迭代停止条件，若当前的贝尔曼误差满足迭代条件，则输出当前分解更新的矩阵，否则重新进行迭代分解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于个体决策行为的脑电信号特征提取方法
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