脑氧频域特征筛选方法、装置、电子设备及存储介质

本申请涉及生物医学信号处理技术领域，特别涉及一种脑氧频域特征筛选方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：采集第一近红外信号数据及第二近红外信号数据，获取脑氧时序数据；从脑氧时序数据中提取至少一个频域特征，并基于至少一个频域特征，结合根据脑氧信号特征的频率集中和血氧同源特征分布相似的特点，建立基于有限频率扩散特征搜索策略的马尔可夫决策过程，利用深度Q网络进行状态‑动作策略的近似优化训练，以获取对疾病识别的最优特征子集。本申请可以利用深度Q网络和有限频率扩散特征搜索方式优化马尔可夫决策过程的特征选择逻辑，同时减少对高度依赖特征的重复选取以及模型训练的时间。