一种基于矩阵灰建模的单次P300检测方法技术

技术编号:13334200 阅读:103 留言:0更新日期:2016-07-12 05:06
本发明专利技术提出了一种基于矩阵灰建模的单次P300检测方法,属于认知神经科学领域,涉及一种事件相关电位P300的特征提取和识别检测方法,具体是涉及一种基于灰色理论中的矩阵灰建模的单次P300检测方法。所述方法包括:1、对原始采集脑电信号进行预处理;2、导联组合选择,根据训练集数据目标刺激与非目标刺激的波形图,选择顶枕区波形差异最明显的4个导联作为最优电极;3、对4个导联的数据进行分段矩阵灰建模,并提取模型参数作为特征向量;4、利用Fisher比率值的方法进行最优特征选择,同时达到降低特征向量维数的目的;5、利用支持向量机分类器对特征向量进行分类,实现单次P300的检测识别。经实验数据测试表明,该算法能够提高单次检测P300的检测识别率,并且在少次叠加时,正确识别率可进一步得到提高。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于矩阵灰建模的单次P300检测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤S1:对EEG数据经过预处理,包括滤波,分段,伪迹剔除和基线校准;步骤S2:通过观察采集的训练数据,画出目标与非目标的波形图,并且选择波形差异最明显的4个导联作为最优电极;步骤S3:对预处理后的每个样本进行k分段进行矩阵灰建模,并提取每个分段模型的灰作用量作为特征参数;步骤S4:将经过上述方法得到的2个k维的特征向量联接为2k维特征向量,然后进行Fisher比率的计算,按照比率值的大小进行排序,得到排序后每个特征对应的序号。最后根据特征排序选择最优特征空间;步骤S5:分类识别,选择支持向量机作为分类器,核函数选择径...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:张娟丽谢松云刘畅段绪谢辛舟
申请(专利权)人:西北工业大学
类型:发明
国别省市:陕西;61

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