[00300361]基于脑功能网络邻接矩阵分解的脑电特征提取方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
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：CN201210189995.1
交易方式：
技术转让
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技术入股
联系人：
杭州电子科技大学
进入空间
所在地：浙江杭州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明涉及一种基于脑功能网络邻接矩阵分解的脑电特征提取方法。目前的运动想象脑电信号特征提取算法大多注重局部激活脑区的定性与定量分析，忽视了脑区之间的相互关系和整体协调性。本发明从脑功能网络角度出发，以基于图谱分析的复杂脑网络理论为基础，首先采用多通道运动想象脑电信号建立脑功能网络，然后对网络邻接矩阵进行奇异值分解，其次根据分解得到的奇异值定义一组特征参数来表示脑电信号的特征向量，最后将特征向量输入支持向量机分类器完成多类运动想象任务的分类识别。该方法在脑-机接口领域的运动想象任务识别中具有广阔的应用前景。
摘要：本发明涉及一种基于脑功能网络邻接矩阵分解的脑电特征提取方法。目前的运动想象脑电信号特征提取算法大多注重局部激活脑区的定性与定量分析，忽视了脑区之间的相互关系和整体协调性。本发明从脑功能网络角度出发，以基于图谱分析的复杂脑网络理论为基础，首先采用多通道运动想象脑电信号建立脑功能网络，然后对网络邻接矩阵进行奇异值分解，其次根据分解得到的奇异值定义一组特征参数来表示脑电信号的特征向量，最后将特征向量输入支持向量机分类器完成多类运动想象任务的分类识别。该方法在脑-机接口领域的运动想象任务识别中具有广阔的应用前景。
