摘要
本申请涉及脑机接口技术领域,公开了一种脑磁信号预处理方法、装置及设备,该方法包括:对原始脑磁信号进行多策略滤波,并融合滤波结果,得到融合滤波信号;多策略滤波包括至少一种适用于线性系统的滤波方式和至少一种适用于非线性系统的滤波方式;基于融合滤波信号进行频率分解和特征提取,得到信号模态特征;根据满足相关度条件的信号模态特征进行信号重构,得到重构脑磁信号。本申请的有益效果在于:通过多策略滤波对脑磁信号进行自适应噪声消除,从而结合了不同滤波方式的优点,减少了脑磁信号的动态属性对信号分类造成的影响,有效提升脑磁信号的质量,进而提高了脑磁信号的分类效果和分类准确性,为后续研究提供了更准确的脑磁信号特征。
技术关键词
融合滤波
非线性滤波
模态特征
非线性系统滤波
滤波方式
信号预处理方法
多策略
深度学习神经网络模型
信号预处理装置
运动伪影
脑机接口技术
特征提取模块
重构模块
信号特征
存储器
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上肢肩关节
非线性动力学特征
远程传感器
康复训练方法
Lyapunov指数
融合图像分类
人形机器人
多模态特征融合
图像分类方法
雷达
视觉特征
多任务学习模型
特征提取网络
双向长短期记忆网络
多模态特征
套餐推荐方法
多模态特征
语义特征
融合特征
静态特征