摘要
本发明公开了基于通道权重的符号传递熵构建脑功能网络特征提取方法,步骤如下:1、获取原始MI‑EEG信号序列,并对其进行预处理;2、对预处理后的MI‑EEG信号进行主成分分析,获取各通道权重值的集合;3、计算预处理后的MI‑EEG信号各通道瞬时频率序列,得到MI‑EEG信号频域信息集合;4、使用步骤3中得到的瞬时频率序列,计算各通道之间的符号传递熵,并使用步骤2中得到的各通道权重与其对应通道符号传递熵值相乘,构建脑功能网络,获取脑电信号特征。本发明方法在保持精度稳定的情况下减少了对运动想象窗口、信号频段的要求性,构建脑功能网络时只需构建单层网络,降低了网络的计算量。
技术关键词
网络特征提取方法
通道
符号
脑电信号特征
序列
矩阵
成分分析
频率
特征选择算法
皮尔逊相关系数
代表
标签
特征值
运动
节点
元素
精度
系统为您推荐了相关专利信息
图像辅助定位方法
位置偏差值
控制医疗器械
特征点
超声图像处理技术
深层特征提取
注意力
检测模型训练方法
通道
特征提取模块
智能建筑监控系统
轨迹特征
识别方法
视频帧
对象