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公开(公告)号：CN112270255B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011160235.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 广州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种脑电信号识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取运动想象信号，并根据运动想象信号的类别确定各类运动想象信号的数据标签；对附有数据标签的运动想象信号进行数据增强处理；将数据增强处理后的运动想象信号进行空间滤波处理，得到第一特征矩阵；通过偏最小二乘回归法对第一特征矩阵进行特征选择以及特征降维处理，得到第二特征矩阵；根据第二特征矩阵进行分类器建模；通过分类器识别待测脑电信号。本发明能够对运动想象信号进行数据增强，有助于提高训练模型的精度；另外，通过偏最小二乘回归法对第一特征矩阵进行特征选择以及特征降维处理，能够去除冗余数据，提高分类效果，可以广泛应用于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN113504828A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110719670.9
申请日：2021-06-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语言想象和运动想象的脑机接口控制方法及系统，包括步骤：获取若干个测量电极采集的语言想象和/或运动想象产生的脑电数据；语言想象和/或运动想象是基于时序编码的想象方式；将脑电数据输入到训练好的预设模型得到对应的控制指令；其中，预设模型的训练方法包括步骤：对若干个不同语言想象和/或运动想象对应的若干个测量电极的脑电数据进行预处理得到训练子集，并提取训练子集的特征向量；根据测量电极的权重将特征向量进行分类，并将不同分类关联对应的控制指令。本发明实施例能够扩充脑机接口的指令集数量，产生的脑电图差异更显著，提高分类准确率，可广泛应用于人工智能技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114548166A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210152396.6
申请日：2022-02-18
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供一种基于黎曼流形的脑电信号异构标签空间迁移学习方法，包括，对被试A的脑电数据的单频段进行分段；将各子频带的脑电数据中标签1和标签2的脑电数据分别按照不同顺序拼接成新标签1和新标签2；将新标签1和新标签2作为源域，标签3和标签4作为目标域；分别计算标签1、标签2，标签3和标签4的脑电数据的平均协方差矩阵；分别将每个子频段的黎曼流形上的源域数据通过平均协方差矩阵构建的线性变换矩阵对齐到目标域；将各子频带对齐后的黎曼流形上的源域和目标域数据通过对数映射至切空间，再通过mRMR将高维的切空间特征降至低维；融合各子频段降维后的切空间特征，并输入LDA分类器中进行分类。本发明有助于扩大脑电数据的适用范围。
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公开(公告)号：CN114548166B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210152396.6
申请日：2022-02-18
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供一种基于黎曼流形的脑电信号异构标签空间迁移学习方法，包括，对被试A的脑电数据的单频段进行分段；将各子频带的脑电数据中标签1和标签2的脑电数据分别按照不同顺序拼接成新标签1和新标签2；将新标签1和新标签2作为源域，标签3和标签4作为目标域；分别计算标签1、标签2，标签3和标签4的脑电数据的平均协方差矩阵；分别将每个子频段的黎曼流形上的源域数据通过平均协方差矩阵构建的线性变换矩阵对齐到目标域；将各子频带对齐后的黎曼流形上的源域和目标域数据通过对数映射至切空间，再通过mRMR将高维的切空间特征降至低维；融合各子频段降维后的切空间特征，并输入LDA分类器中进行分类。本发明有助于扩大脑电数据的适用范围。
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公开(公告)号：CN115590532A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202210600663.1
申请日：2022-05-30
Applicant: 广州大学(CN)
IPC: A61B5/372 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及脑电信号识别技术领域，公开了一种基于语言想象和运动想象时序编码的脑电信号识别方法，包括以下步骤：步骤一、设计实验范式以及采集脑电数据；步骤二、将采集的EEG信号按照十折交叉验证划分训练集和测试集；步骤三、对EEG信号进行预处理；步骤四、在时间和频段上对EEG信号进行分割；步骤五、利用改进的RCSP算法进行特征提取。本发明通过结合FBRCSP、STWFBRCSP算法将想象期分割为五个时间窗后对每个时间窗进行多频段滤波，然后利用RCSP进行特征提取，并利用互信息选择最优特征，最终的决策输出由五个支持向量机SVM的投票结果决定，解决了时间窗的划分问题，因此获得了更高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN112270255A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011160235.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种脑电信号识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取运动想象信号，并根据运动想象信号的类别确定各类运动想象信号的数据标签；对附有数据标签的运动想象信号进行数据增强处理；将数据增强处理后的运动想象信号进行空间滤波处理，得到第一特征矩阵；通过偏最小二乘回归法对第一特征矩阵进行特征选择以及特征降维处理，得到第二特征矩阵；根据第二特征矩阵进行分类器建模；通过分类器识别待测脑电信号。本发明能够对运动想象信号进行数据增强，有助于提高训练模型的精度；另外，通过偏最小二乘回归法对第一特征矩阵进行特征选择以及特征降维处理，能够去除冗余数据，提高分类效果，可以广泛应用于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN216210567U
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202122372831.X
申请日：2021-09-28
Applicant: 广州大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本实用新型公开了一种无线传输脑机交互远程控制系统，包括：感知反馈模块、采集终端、数据处理模块和远程控制模块，采集终端包括无线传输模块和脑电信号采集装置，感知反馈模块的输出端通过脑电信号采集装置与无线传输模块的输入端连接，无线传输模块的输出端与感知反馈模块的输入端连接，数据处理模块和远程控制模块分别与无线传输模块双向连接。通过一台脑电信号采集装置，以及远程端的数据处理模块搭配完成了脑电信号的处理与识别架构，并通过无线传输模块实现系统架构的信息数据交互，一方面能够降低使用端的脑电信号控制远程系统的成本，另一方面提高了使用脑电信号应用至远程控制系统的灵活性，可广泛应用于远程控制技术领域。
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