公开(公告)号：CN114519367A

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202210042816.5

申请日：2022-01-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴小培 ,  施晨韵 ,  张超 ,  刘磊 ,  胡世昂 ,  周蚌艳 ,  郭晓静 ,  张磊 ,  吕钊

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析方法，包括以下步骤：S1：将多导原始MI‑EEG信号通过时域滤波和空域滤波预处理后，分离出若干运动相关独立分量MRICs，对MRICs进行时域拼接，生成一维CNN的训练样本；S2：利用S1生成的训练样本对一维CNN模型进行训练与分类性能测试，自动获取个性化MI频率参数和滤波参数；S3：将经一维CNN模型学习所得的最优一维卷积核参数直接构造时域带通滤波器，完成CSP空域滤波器和分类器的设计和训练。还公开了一种基于样本学习的运动想象脑电频率特性分析系统。本发明能够实现个性化MI‑BCI系统的优化设计。