基于正则化CSP和SRC的脑电信号分类识别方法及其遥控系统

摘要

本发明公开了一种基于正则化CSP和SRC的脑电信号分类识别方法及其遥控系统，该方法包括：采集n位实验者想象两类不用运动的EEG信号,求得每位实验者的训练数据的协方差；引入正则化参数α和β（0≤α,β≤1），构造两类不同运动想象空间滤波器,保留滤波后的训练数据，提取两类特征最大化的向量，构造学习字典；输入测试运动想象数据，进行空间滤波，并保留滤波后的测试数据；运用信号的稀疏表征方法，对测试运动想象数据进行识别，确定测试样本所属的类别；该脑电遥控系统包括：信号采集模块、信号分析模块、控制器模块。本发明通过正则化CSP和SRC进行脑电信号分类识别，有效地避免了特征提取不稳定的问题，与现有的分类器相比具有更强的鲁棒性。