残障人士运动状态下脑电信号的高鲁棒解析方法

摘要

本发明提出了一种残障人士运动状态下脑电信号的高鲁棒解析方法，包括获取运动状态下的脑电样本信号和待认知信号，并建立具有变化运动特征的信号集；对EEG信号进行基于自适应CQT的脑电信号timbre分析；使用基于HHT的多尺度时频分析算法对脑电信号的谐波成分和精细结构进行分析，提取脑电信号时‑频‑空域特征：基于分层递阶的可视化特征融合与降维算法对上述高维的特征进行降维处理。样本数据和待认知的数据通过以上步骤可构造出时域‑频域‑空域相配合的认知信号图谱，进而分类识别出残障人士的脑电波数据所对应的含义。本发明突破在安静条件下研究脑认知活动的传统做法，摒弃必须分离干扰信号与目标信号的传统思想，满足实用化产业需求。