[00246041]利用EEG‑NIRS融合特征的动作意向分类方法
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所属行业：
其他电子信息
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710566818.3
交易方式：
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联系人：
科小易
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所在地：福建厦门市
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对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本[发明专利]公开了一种利用EEG‑NIRS融合特征的动作意向分类方法，包括以下步骤：步骤一、对采集到的脑电(electroencephalo‑graphy，EEG)信号做预处理；步骤二、对采集到的近红外光谱(near‑infrared spectroscopy，NIRS)信号做预处理；步骤三、对EEG信号提取特征；步骤四、对NIRS信号提取特征；步骤五、将步骤三和步骤四得到的特征分别作归一化处理，再进行特征融合；步骤六、采用模式分类算法对融合后的特征进行分类。本[发明专利]将两种单模态的EEG和NIRS特征分别进行归一化，进而串联成一个融合特征，将EEG和NIRS包含的信息有效结合。与现有技术相比，本[发明专利]中提出的方法有如下优势：结合运动意向分类问题，充分利用EEG的高时间分辨率和NIRS较高的空间分辨率，特征简单有效，形成信息的互相补充，提高分类的性能。
本[发明专利]公开了一种利用EEG‑NIRS融合特征的动作意向分类方法，包括以下步骤：步骤一、对采集到的脑电(electroencephalo‑graphy，EEG)信号做预处理；步骤二、对采集到的近红外光谱(near‑infrared spectroscopy，NIRS)信号做预处理；步骤三、对EEG信号提取特征；步骤四、对NIRS信号提取特征；步骤五、将步骤三和步骤四得到的特征分别作归一化处理，再进行特征融合；步骤六、采用模式分类算法对融合后的特征进行分类。本[发明专利]将两种单模态的EEG和NIRS特征分别进行归一化，进而串联成一个融合特征，将EEG和NIRS包含的信息有效结合。与现有技术相比，本[发明专利]中提出的方法有如下优势：结合运动意向分类问题，充分利用EEG的高时间分辨率和NIRS较高的空间分辨率，特征简单有效，形成信息的互相补充，提高分类的性能。
