【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及脑机接口领域，尤其涉及一种应用于脑机接口任务的分类模型的训练方法及装置。
技术介绍
1、随着脑机接口领域的迅速发展，通过脑机接口获取用户脑电数据，进而判断出用户的意图的方案已经被实现。例如，在运动想象任务中，通过脑机接口获取用户的脑电数据，而后即可通过分析脑电数据，判断出用户在运动想象任务过程中的运动想象状态，运动想象状态包括想象左肢体运动、想象右肢体运动抬起等。
2、然而，现有的脑机接口任务在任务执行时，由于用户的运动想象状态出现变化时，即，用户的运动想象状态存在切换情况，此时对于用户的存在波动的脑电数据，难以准确判断脑电数据所对应的运动想象状态，而在脑机接口任务执行的过程中，特别是需要实时识别脑电数据的异步脑机接口任务的执行过程中，脑电数据存在波动是十分常见的，但对于脑机接口任务而言，对脑电数据对应的运动想象状态出现判断错误，从而影响脑机接口任务的执行质量是十分难以接受的。
3、因此，如何有效的提高对脑电数据对应的运动想象状态的判断准确率，是一个亟待解决的问题。
技术实...
【技术保护点】
1.一种应用于脑机接口任务的分类模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先确定所述投影矩阵，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述两种预设的脑机接口任务包括：想象左肢体运动任务以及想象右肢体运动任务。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述标准脑电序列数据对应的特征向量输入到待训练的分类模型中，得到所述标准脑电序列数据对应的各采样点各自的预测运动想象状态，以及所述标准脑电序列数据对应的整体运动想象状态，具体包括：
5.一种脑机接口任务执行方法，其特征在于，包
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【技术特征摘要】
1.一种应用于脑机接口任务的分类模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先确定所述投影矩阵，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述两种预设的脑机接口任务包括：想象左肢体运动任务以及想象右肢体运动任务。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述标准脑电序列数据对应的特征向量输入到待训练的分类模型中，得到所述标准脑电序列数据对应的各采样点各自的预测运动想象状态，以及所述标准脑电序列数据对应的整体运动想象状态，具体包括：
5.一种脑机接口任务执行方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏依娜，姜立子，唐弢，冯琳清，刘金标，郑市委，李鑫航，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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