【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及脑机接口，具体而言，涉及一种基于黎曼流形的实时脑电信号自适应分类方法及系统。
技术介绍
1、脑机接口是一种无需依赖大脑外周神经与肌肉正常输出通道，能够直接实现生物脑与智能机器之间信息交互的系统，已在医疗、康复和神经科学领域引起广泛关注。运动想象是脑机接口中的一个重要范式。运动想象是指人在想象肢体运动时，无需进行实际的运动输出，就可以控制外部设备。由于大脑运动想象区域与实际运动想象区域高度相关，因此可以通过监测和识别运动想象脑电信号模式，实现对个体运动意图的识别。
2、然而，脑电信号具有非平稳、高时变的特性，幅度微弱，且极易与抖动伪迹、工频干扰等噪声混叠。传统的模式识别算法大都假设脑电信号坐落高维的欧式空间，然后基于欧式距离直接对信号进行处理，但是欧氏距离并不能真正准确地刻画高维脑电信号的内在联系，依据欧式空间的特征进行不同大脑活动判断效果并不理想。此外，部分利用黎曼空间对脑电信号进行处理，如黎曼切空间投影，采用的投影点往往是从训练集中获取的固定参考协方差矩阵，难以适应长时间间隔的跨会话实验需要，尤其是用户...
【技术保护点】
1.一种基于黎曼流形的实时脑电信号自适应分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始样本脑电信号进行滤波处理，并计算所述滤波处理后所述初始样本脑电信号的样本协方差矩阵包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用滑动窗口方法将所述初始样本脑电信号划分为多个不同尺度的样本时间窗信号包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预设的滤波器组分别对各个所述样本时间窗信号进行带通滤波处理，得到每个所述样本时间窗信号所对应的多个不同尺度的样本频带信号包括如下步
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【技术特征摘要】
1.一种基于黎曼流形的实时脑电信号自适应分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始样本脑电信号进行滤波处理，并计算所述滤波处理后所述初始样本脑电信号的样本协方差矩阵包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用滑动窗口方法将所述初始样本脑电信号划分为多个不同尺度的样本时间窗信号包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预设的滤波器组分别对各个所述样本时间窗信号进行带通滤波处理，得到每个所述样本时间窗信号所对应的多个不同尺度的样本频带信号包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本协方差矩阵为对称正定矩阵。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用黎曼切空间映射方法提取所有所述样本协方差矩...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭平，刘玉婷，申毅，王海东，陈超，唐佳宇，马杰，
申请(专利权)人：湘江实验室，
类型：发明
国别省市：
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