一种基于相位与残差信息的共空间模式特征提取方法

本发明公开了一种基于相位与残差信息的共空间模式特征提取方法，包括如下步骤：S1、对原始的EEG序列分别进行Hilbert变换和EMD分解，分别获取相位序列和残差序列；S2、结合步骤S1中获取的相位序列和残差序列，得到相位‑残差序列；S3、采用CSP算法对步骤S2中得到的相位‑残差序列进行特征提取并送入分类器分类。本发明先分别获取相位序列与残差序列，再将二者结合得到相位‑残差序列，从而构建出蕴含更多信息且包含更少干扰项的序列，将该序列送入CSP算法进行特征提取，可以获得区分度更高的特征用于运动想象任务的分类识别，更好地提升CSP算法提取特征的性能，使最终的分类模型拥有更强的鲁棒性能以及模型泛化能力，大大提高运动想象检测的准确率。