基于黎曼流形的实时脑电信号自适应分类方法及系统

本发明实施例提供了一种基于黎曼流形的实时脑电信号自适应分类方法及系统，其方法包括：采集多个试次的原始脑电信号，对所有原始脑电信号进行预处理操作；对初始样本脑电信号进行滤波处理，并计算样本协方差矩阵；采用黎曼切空间映射方法提取所有样本协方差矩阵中的样本协方差特征；利用样本协方差特征离线训练预设的分类器模型；基于运动想象任务采集多个试次的实时脑电信号，结合多个试次的实时脑电信号和样本协方差矩阵，并采用黎曼切空间映射方法自适应提取得到实时脑电信号对应的待分类协方差特征；将待分类协方差特征输入至分类器模型中，通过分类器模型输出标签预测结果。本发明具有准确提取脑电信号的信号特征的效果。