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一种基于参数优化多尺度排列熵的疲劳脑电特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于参数优化多尺度排列熵的疲劳脑电特征提取方法,所述方法包括:采集受试者各脑区的脑电信号;对采集到的脑电信号进行预处理,得到预处理后的脑电信号;利用遗传算法运算得到多尺度排列熵的最佳参数;基于运算得到的多尺度排列熵的最佳参数,对预处理后的脑电信号进行多尺度排列熵特征提取,得到脑电信号的特征数据集;使用支持向量机对特征数据集进行特征分类,提取到疲劳脑电的脑电特征。本发明能够提高疲劳脑电特征提取的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN113261977A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202110633127.7

  • 发明设计人 徐欣;徐高宇;

    申请日2021-06-07

  • 分类号A61B5/369(20210101);A61B5/00(20060101);

  • 代理机构32224 南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人董建林

  • 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2023-06-19 12:16:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-02-14

    授权

    发明专利权授予

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