脑电信号解码方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种脑电信号解码方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：采集原始脑电信号；对原始脑电信号进行预处理，得到预处理脑电数据；利用时间窗对预处理脑电数据进行时间分割，得到时间窗脑电数据；利用TRCSP对时间窗脑电数据进行空间滤波，得到空间滤波脑电数据；对空间滤波脑电数据进行特征提取，得到脑电数据特征子集；利用LASSO对脑电数据特征子集进行特征选择和分类，得到LASSO脑电分类模型；对LASSO脑电分类模型进行训练集成，得到脑电解码预测值；通过CSP正则化技术、时频联合优化方法以及集成学习的有机结合建立统一的算法框架，在该算法框架下同时解决CSP的噪声敏感和过拟合问题、时‑空‑频联合选择问题以及脑电信号的非平稳性问题。

【技术实现步骤摘要】
脑电信号解码方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及脑电信号解码领域，特别涉及一种脑电信号解码方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
在运动想象脑电解码的特征提取方法中，相比时域、频域和时频域特征，CSP空域特征是较为有效的方法。但是CSP有两个缺陷，第一，CSP基于样本协方差实现，对噪声敏感，同时当样本量比较少时，由于协方差估计不准确，容易产生过拟合。第二，CSP的有效性依赖于最优频带的选择。因此，现有的研究工作主要集中在两个方面：第一，使用正则化技术缓解CSP的噪声敏感和过拟合问题；第二，CSP的频带选择。然而，研究表明时间窗的选择以及空间滤波器的对数选择对CSP的性能影响也非常大。另外，现有的运动想象脑电解码方法几乎只针对脑电解码的某一问题(如个体差异、非平稳性、或小样本等)提供了解决方案，但是脑机接口系统要真正应用于工程实践和临床诊断，需要综合解决多方面的问题。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种脑电信号解码方法，解决CSP的噪声敏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脑电信号解码方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集原始脑电信号；/n对所述原始脑电信号进行预处理，得到预处理脑电数据；/n利用时间窗对所述预处理脑电数据进行时间分割，得到时间窗脑电数据；/n利用TRCSP对所述时间窗脑电数据进行空间滤波，得到空间滤波脑电数据；/n对所述空间滤波脑电数据进行特征提取，得到脑电数据特征子集；/n利用LASSO对所述脑电数据特征子集进行特征选择和分类，得到LASSO脑电分类模型；/n对所述LASSO脑电分类模型进行训练集成，得到脑电解码预测值。/n

【技术特征摘要】
1.一种脑电信号解码方法，其特征在于，所述方法包括：
采集原始脑电信号；
对所述原始脑电信号进行预处理，得到预处理脑电数据；
利用时间窗对所述预处理脑电数据进行时间分割，得到时间窗脑电数据；
利用TRCSP对所述时间窗脑电数据进行空间滤波，得到空间滤波脑电数据；
对所述空间滤波脑电数据进行特征提取，得到脑电数据特征子集；
利用LASSO对所述脑电数据特征子集进行特征选择和分类，得到LASSO脑电分类模型；
对所述LASSO脑电分类模型进行训练集成，得到脑电解码预测值。


2.根据权利要求1所述的一种脑电信号解码方法，其特征在于，所述对所述原始脑电信号进行预处理，得到预处理脑电数据，包括：
对所述原始脑电信号进行带通滤波，得到带通滤波脑电数据；
其中，所述带通滤波脑电数据即为所述预处理脑电数据。


3.根据权利要求1所述的一种脑电信号解码方法，其特征在于，所述对所述空间滤波脑电数据进行特征提取，得到脑电数据特征子集，包括：
利用滤波器组对所述空间滤波脑电数据进行过滤，得到频率子带脑电数据；对所述频率子带脑电数据进行对数方差特征提取，得到所述脑电数据特征子集。


4.根据权利要求1所述的一种脑电信号解码方法，其特征在于，所述对所述LASSO脑电分类模型进行训练集成，得到脑电解码预测值，包括：
对所述LASSO脑电分类模型进行训练，得到训练脑电分类模型；
对所述训练脑电分类模型输出的预测值进行集成，得到所述脑电解码预测值。


5.一种脑电信号解码装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于采集原始脑电信号；
预处理单元，用于对所述原始脑电信号进行预处理，得到预处理脑电数据；分割单元，用于利用时间窗对所述预处理脑电数据进行时间分割，得到时间窗脑电数据；
空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张本鑫，朱志斌，张绍荣，王硕，赵汝文，罗志军，刘玉凤，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45