基于非线性动力学的运动想象脑电信号特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于非线性动力学的运动想象脑电信号特征提取方法。该方法解决了运动想象脑电信号在实际应用环境中可能出现信噪比低从而导致分类正确率低和不稳定的问题。本发明专利技术具体步骤包括：(1)采集数据：(2)空间滤波；(3)基线校正；(4)带通滤波；(5)特征提取；(6)分类。本发明专利技术具有能够有效保证稳定的脑电信号分类正确率、有效的提供更好实时性的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息
，更一步涉及在生命科学领域中应用脑-机接口(Brain-Computer Interface, BCI)系统的。本专利技术用于对运动想象脑电信号特征的提取，通过分类器对特征进行分类，实现单侧手指运动想象的判别，最终可应用于轮椅、鼠标等运动想象BCI在线系统，从而提高有缺陷人士与外界的交流能力。
技术介绍
在准备和执行单侧手指运动想象时，人们大脑皮层的功能性连接发生改变，从而导致其对侧大脑运动感觉区mu和beta节律的脑电信号能量减弱，而其同侧大脑运动感觉区mu和beta节律的脑电信号能量增强。这种想象单侧手指运动时特定脑区特定频率脑电信号的能量变化，被称为事件相关去同步现象。该现象是判别左右手指运动想象脑电信号最根本的特征。因此，通过受试者运动想象时脑电信号的分析，判别受试者运动想象的方向，从而实现对外界装置的控制。北京工业大学拥有的专利技术“想象单侧肢体运动的脑电特征的提取方法”(申请号 200810056839. 1，申请目 2008. 01. 25，授权号 CN101219048B,授权日 2010. 06. 23)中提出一种想象单侧肢体运动的脑电特本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于非线性动力学的运动想象脑电信号特征提取方法，具体步骤如下：(1)采集数据：脑电信号采集系统通过受试者佩戴的电极帽，采集受试者想象单侧手指运动时的电极帽中多个电极的脑电信号；(2)空间滤波：采用共同平均参考的方法，对采集到的多个电极的脑电信号进行处理，得到共同平均参考后的脑电信号；(3)基线校正：将共同平均参考后的脑电信号减去基线，得到基线校正后的脑电信号；(4)带通滤波：利用有限脉冲响应滤波器，对基线校正后的脑电信号进行带通滤波，得到特定频带的子信号，重复执行带通滤波，得到两个不同频带的子信号；(5)特征提取：对两个不同频带的子信号在不同尺度下进行粗粒化处理，对粗粒化处理得到的粗粒化序列进...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，何嘉全，朱孟波，赵瑞霞，胡凯，朱振营，秦伟，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：