一种面向车辆控制的多任务运动想象脑电特征提取及模式识别方法

摘要

本发明涉及一种面向车辆控制的多任务运动想象脑电特征提取及模式识别方法，利用脑电放大器采集被试的多任务运动想象脑电信号，传输给上位机后利用welch功率谱及一对一公共空间模式算法提取运动想象脑电的频域及空域特征组合；根据训练集数据所属类别构建多个GMM分类器，将原始脑电信号通过GMM分类器，并将得到的概率密度与设定的可信阈值进行对比，利用人工神经网络对低于可信阈值的样本进行二次分类，得出最终分类结果并通过无线串口传输给车辆，实现车辆的实时运动；本发明通过利用welch功率谱和CSP提取与运动想象相关的频域及空域特征，利用GMM和人工神经网络两级分类器，有效提高了车辆控制的实时性和车辆驾驶的安全性，为脑控车辆的实际应用奠定基础。