基于SCSP-LDA的脑电信号特征提取与分类方法

摘要

本发明提出一种基于SCSP‑LDA的脑电信号特征提取与分类方法，该方法首先，将脑电数据进行特征值分解，对其进行搜索并筛选得到新的特征空间，然后利用CSP提取其特征，最后，利用LDA对特征提取后的数据进行特征优化和数据分类，实现运动想象EEG信号解码。本发明将CSP算法转化为广义特征值的求解问题，并由广义特征值的求解问题结合稀疏搜索算法寻找最佳空间滤波器，引出一种稀疏共空间模式(Sparse Common Spatial Pattern,SCSP)算法，该SCSP是算法可以有效地提取特征最为明显的通道，从而实现通道稀疏，再结合特征分类算法LDA，可以完整地实现EEG的解码。