【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物识别，具体涉及一种面向特殊语料库的p300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法。
技术介绍
1、处于意识恢复阶段的病人无法正常向外传达自己的想法，面向这类人群的p300脑机接口能够帮助他们改善生活促进康复。这类人群的常用语言与普通人不同，只有以一个精简的实际常用的语料库为基础的p300脑机接口才能有效发挥作用。虽然p300脑机接口能为特殊人群提供文本输入支持，但目前的p300脑机接口算法并未能有效利用特殊人群的语料库来优化文本输入功能。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种面向特殊语料库的p300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法，该方法有利于提高p300脑机接口为特殊人群提供文本输入服务的能力。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种面向特殊语料库的p300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
3、步骤1：支持特殊语料库语句输入的p300脑机接口符号矩阵共有m个符号，用m维向量b来描述特殊语料库中m个符号被使用的概率，特殊语料库语句输入过程的符号转移概率矩阵为m*m矩阵a；完成特殊语料库的一次语句输入共需通过p300脑机接口交互进行n次符号选择；每次符号选择，处理一组视觉刺激对应的脑电信号后产生一个m维向量c，用于描述这次符号选择中用户选择m个符号的初步概率；第一组视觉刺激完成后，第一次符号选择中用户选择m个符号的概率被更新为m维向量r1，r1＝f(b,c)；
4、步骤2：当第i组p3
5、步骤3：当n组p300脑机接口交互过程完成时，输入语句被确定为a1,...,an，其中，ai＝j表示输入语句中的第i个符号是p300脑机接口屏幕符号中的第j个符号，ri(j)为向量ri的第j个分量，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m。
6、进一步地，步骤1和2中，f(·,·)代表一段计算过程，令r＝f(x,y)，r,x,y为三个m维向量，x,y经f(·,·)计算处理后得到r，具体如下：
7、1)z＝x⊙y；
8、2)
9、进一步地，步骤1中，每次符号选择，由专门的算法处理一组视觉刺激对应的脑电信号后产生一个m维向量c，所述专门的算法的处理过程为：
10、对每一个脑电信号段进行分类，并把分类结果转化为此段脑电信号含有p300的概率估计，把p300脑机接口一组刺激中所有脑电信号段转化为它们含有p300的概率估计，依据刺激与p300脑机接口符号矩阵的行或列的对应关系和刺激的先后顺序进一步计算，把一组含有p300的概率估计转化为用户选择p300脑机接口符号矩阵中m个符号的概率估计。
11、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提供了一种面向特殊语料库的p300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法，当专为这类人群收集了语料库，并从中提炼出概率模型后，该方法能够把特殊语料库所蕴含的语义信息与p300脑机接口处理脑电信号输出的信息相结合，对p300脑机接口的识别结果进行矫正，从而提高了p300脑机接口为特殊人群提供文本输入服务的能力。
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1.一种面向特殊语料库的P300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向特殊语料库的P300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法，其特征在于，步骤1和2中，f(·,·)代表一段计算过程，令r＝f(x,y)，r,x,y为三个M维向量，x,y经f(·,·)计算处理后得到r，具体如下：
3.根据权利要求1所述的面向特殊语料库的P300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法，其特征在于，步骤1中，每次符号选择，由专门的算法处理一组视觉刺激对应的脑电信号后产生一个M维向量c，所述专门的算法的处理过程为：
【技术特征摘要】
1.一种面向特殊语料库的p300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向特殊语料库的p300脑机接口隐马尔科夫模型的实现方法，其特征在于，步骤1和2中，f(·,·)代表一段计算过程，令r＝f(x,y)，r,x,y为三个m...
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