一种基于聚类-融合的脑电信号特征识别分析方法

摘要

本申请公开了一种基于聚类‑融合的脑电信号特征识别分析方法，所述方法为：获取若干个预设时间内的脑电信号；对脑电信号进行预处理；计算预处理后的脑电信号的功能连接矩阵；通过聚类算法，获取功能连接矩阵的异质性分布；通过融合算法，得到正常脑网络图谱和有抑郁特征的脑网络图谱；筛选出两种图谱差异最大的特征；将若干个所述差异最大的特征作为分类器的输入，得到差异特征子集，分析待测脑电信号，实现正常脑电信号和有抑郁特征的脑电信号的识别。通过该方法，解决了由于在研究中脑电信号数据样本少及数据之间差异特点大而导致无法有效地识别分类脑电信号的问题，提高了研究的效率和识别的准确率。