基于共同空间模式特征宽度学习的脑电分类方法

摘要

本发明涉及一种基于共同空间模式特征宽度学习的脑电分类方法，旨在利用共同空间模式方法提取出运动想象脑电信号的本质特征之后利用宽度学习算法对其进行准确且快速的分类，以达到良好的分类效果。本发明首先获取多通道运动想象脑电信号，对其进行预处理操作，接着利用一对多的共同空间模式算法从预处理以后的脑电信号中提取出多类脑电特征，结合宽度学习方法构建多类运动想象脑电信号分类框架，然后利用新的脑电特征信号对模型进行分类测试。本发明采用宽度结构神经网络代替深度结构神经网络来训练模型可以有效的提高分类准确率同时大大降低训练的耗时，在脑电信号处理以及分类领域具有广阔的应用前景。