基于混合模型的运动想象脑电信号分类方法

摘要

本发明提供一种基于混合模型的运动想象脑电信号分类方法，其包括如下步骤：S1、数据提取：从数据库中采集两组数据作为脑电数据库；S2、数据重构：将脑电数据库中的脑电数据进行规范化，并以四维张量的结构储存；S3、特征优化：利用ODV‑CSSD算法对脑电数据进行优化获得最优脑电特征；S4、利用先验信息形成可解释的聚类，建立决策边界，得到最终类别归属结果。本发明针对共空间模式对异常数据过于敏感导致容易过拟合的问，提出一种新的运动想象脑电信号分类方法，提出新的特征优化算法ODV‑CSSD并进行研究，该方法可以获取最优的脑电特征，同时可以达到最佳脑电特征的维数，实现左右手运动想象脑电信号的提取和分类，并提高了识别准确率。