【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于脑机接口，具体为基于改进lmd-csp的运动想象脑电信号融合处理算法。
技术介绍
1、内置式脑-机接口(bci)是一种将电极直接植入大脑内部的先进技术。通过这种方式，可以更直接地采集到大脑的电活动信号，获得更为准确和纯净的数据。由于电极直接与大脑接触，因此采集到的信号噪音相对较小，有利于后续的信号处理和分析，传统的电极植入大脑是一项非常复杂且精细的手术，需要具备高超的医疗技术和设备，由于电极直接与大脑接触，有可能引发感染、出血并发症，甚至可能对大脑造成永久性的损伤，内置式bci需要定期更换电池或进行维护，这也增加了使用的复杂性和风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于改进lmd-csp的运动想象脑电信号融合处理算法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于改进lmd-csp的运动想象脑电信号融合处理算法，该处理算法步骤如下:
3、s1,数据预处理：读取脑电信号数据，并对其进行预处理，包括滤波、去噪和归一化，确保数据的准确性和可靠性；
4、s2,lmd分解：对每个脑电信号样本进行lmd处理，这是一种信号处理方法，能够将复杂的信号分解为一系列的pf分量；
5、s3,频带选择：根据运动想象脑电信号的频带范围为8hz～30hz，筛选出符合该频带范围的pf分量，作为后续分析的主要对象；
6、s4,特征提取：使用csp算法对选定的pf分量进行特征提取，csp算
7、s5,特征向量构建：将提取出的特征组成特征向量，这些特征向量将作为后续分类器的输入；
8、s6,svm分类器训练：使用支持向量机算法对特征向量进行训练，构建一个分类器模型，这个模型将被用于后续的分类任务。
9、s7,分类与预测：将待测样本的特征向量输入到已经训练好的svm分类器中，通过分类器的输出确定运动想象的类别。
10、优选地，所述s1中的数据预处理是通过在开始处理脑电信号数据之前，对数据进行预处理，这一步是为了确保数据的准确性和可靠性，为后续分析打下良好的基础，预处理包括读取脑电信号数据、滤波去除噪声和去噪减少干扰以及归一化处理，使得不同信号之间具有可比性。
11、优选地，所述s2中的lmd分解是在脑电信号处理中，lmd被用于将每个脑电信号样本分解为一组固有模式函数imf，这些imf分量代表了信号内部的不同动态特征，有助于深入理解脑电信号的内在结构。
12、优选地，所述s3的频带选择是脑电信号中复杂生物电信号，其频率范围广泛，根据运动想象脑电信号的特点，特定的频带范围8hz～30hz包含了与运动想象任务相关的主要信息，因此，需要筛选出符合该频带范围的imf分量，作为后续分析的主要对象。
13、优选地，所述s4中特征提取将所有选定的左右手运动想象的pf分量矩阵作为输入，利用csp算法进行特征提取，经过处理，成功获得了288组左手和288组右手的csp特征向量，总计576组特征向量，特征向量全面反映了脑电信号在运动想象过程中的特性，为后续的分类和识别提供了可靠依据。
14、优选地，所述s5中的特征向量构建是提取出的特征需要被组合成特征向量，以便作为后续分类器的输入，涉及到对特征的整合和规范化，以确保各个特征之间的协调性和可比性，构建的特征向量将全面反映脑电信号的内在特性，为后续的分类任务提供可靠依据。
15、优选地，所述s6中的svm分类器训练是使用支持向量机svm算法对特征向量进行训练，构建一个分类器模型，svm是一种强大的监督学习算法，适用于分类和回归分析，通过训练，分类器模型能够学习如何根据特征向量判断运动想象的状态，训练过程中，需要选择合适的核函数、调整参数以获得最佳的分类性能，经过训练的分类器模型将用于后续的分类任务中，实现对运动想象状态的准确识别。
16、优选地，所述s7中的分类与预测是将待测样本的特征向量输入到已经训练好的svm分类器中，通过分类器的输出确定运动想象的类别，这个类别可用于后续的分析和决策，分类器输出的类别可以与预设的标签进行比对，从而确定待测样本所属的运动想象状态。
17、本专利技术的有益效果如下：
18、本专利技术通过验证新特征提取方法的有效性，实验采用了9名受试者的左右手运动想象eeg信号作为数据，采用被试间设计，确保了实验的公正性和客观性，通过图2对比csp和lmd-csp两种方法，lmd-csp在分类准确率上表现更佳，达到88.6％，而csp仅为77.8％，这一显著差异证明了改进后的特征提取方法能够更好地捕捉脑电信号中的有用信息，从而提高了分类的准确性。因此，体现出提特征提取方法具有有效性和优越性，为脑-机接口领域的发展提供了新的思路和方法。
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1.基于改进LMD-CSP的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：该处理算法步骤如下:
2.根据权利要求1所述的基于改进LMD-CSP的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述S1中的数据预处理是通过在开始处理脑电信号数据之前，对数据进行预处理，预处理包括读取脑电信号数据、滤波去除噪声和去噪减少干扰以及归一化处理，使得不同信号之间具有可比性。
3.根据权利要求1所述的基于改进LMD-CSP的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述S2中的LMD分解是在脑电信号处理中，LMD被用于将每个脑电信号样本分解为一组固有模式函数IMF，这些IMF分量代表了信号内部的不同动态特征。
4.根据权利要求1所述的基于改进LMD-CSP的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述S3的频带选择是脑电信号中复杂生物电信号，其频率范围广泛，根据运动想象脑电信号的特点，特定的频带范围8Hz～30Hz包含了与运动想象任务相关的主要信息，因此，需要筛选出符合该频带范围的IMF分量，作为后续分析的主要对象。
5.根据权利要求1所述的基于改进LM
6.根据权利要求1所述的基于改进LMD-CSP的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述S5中的特征向量构建是提取出的特征需要被组合成特征向量，以便作为后续分类器的输入，涉及到对特征的整合和规范化，构建的特征向量将全面反映脑电信号的内在特性，为后续的分类任务提供可靠依据。
7.根据权利要求1所述的基于改进LMD-CSP的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述S6中的SVM分类器训练是使用支持向量机SVM算法对特征向量进行训练，构建一个分类器模型，通过训练，分类器模型能够学习如何根据特征向量判断运动想象的状态，训练过程中，需要选择合适的核函数、调整参数以获得最佳的分类性能，经过训练的分类器模型将用于后续的分类任务中，实现对运动想象状态的准确识别。
8.根据权利要求1所述的基于改进LMD-CSP的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述S7中的分类与预测是将待测样本的特征向量输入到已经训练好的SVM分类器中，通过分类器的输出确定运动想象的类别，这个类别可用于后续的分析和决策，分类器输出的类别与预设的标签进行比对，从而确定待测样本所属的运动想象状态。
...【技术特征摘要】
1.基于改进lmd-csp的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：该处理算法步骤如下:
2.根据权利要求1所述的基于改进lmd-csp的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述s1中的数据预处理是通过在开始处理脑电信号数据之前，对数据进行预处理，预处理包括读取脑电信号数据、滤波去除噪声和去噪减少干扰以及归一化处理，使得不同信号之间具有可比性。
3.根据权利要求1所述的基于改进lmd-csp的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述s2中的lmd分解是在脑电信号处理中，lmd被用于将每个脑电信号样本分解为一组固有模式函数imf，这些imf分量代表了信号内部的不同动态特征。
4.根据权利要求1所述的基于改进lmd-csp的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述s3的频带选择是脑电信号中复杂生物电信号，其频率范围广泛，根据运动想象脑电信号的特点，特定的频带范围8hz～30hz包含了与运动想象任务相关的主要信息，因此，需要筛选出符合该频带范围的imf分量，作为后续分析的主要对象。
5.根据权利要求1所述的基于改进lmd-csp的运动想象脑电信号融合处理算法，其特征在于：所述s4中特征提取将所有选定的左右手运动想象的pf分量矩阵作为输入，利用csp算法进行特征提取，经过...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿晓中，张茜，岳梦哲，张欣彤，于萍，汪林恩，户唯新，陈成，梁起鹏，
申请(专利权)人：长春工程学院，
类型：发明
国别省市：
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