基于Pearson相关性系数加权的跨个体脑-机接口

摘要

本发明公开了一种基于Pearson相关性系数加权的跨个体脑‑机接口，所述跨个体脑‑机接口包括：提取若干名被试的脑电数据；对每一名被试使用支持向量机将若干轮闪烁的数据作为训练集训练分类器模型和特征信号；对于一名需要测量脑电数据的新被试首先提取其1轮闪烁的脑电信号进行相同的截取得到时域特征信号；利用Pearson相关性系数找到和目标被试特征信号相关性高的通用模型中的几名被试，并用这几名被试的分类器模型对新被试的数据进行分类。本发明通过少量实验数据在之前准备好的通用数据集中筛选合适的分类器模型，对目标被试之后的实验数据进行分类。