一种基于凸优化的运动想象脑电信号分类方法及系统

本申请提供一种基于凸优化的运动想象脑电信号分类方法及系统，所述方法包括：通过视觉提醒法采集脑电信号，并提取运动想象脑电信号作为数据集，计算其协方差矩阵；对协方差矩阵进行预处理，将预处理后的协方差矩阵通过空间滤波器映射到隐空间，生成潜在信号并提取其谱功率特征；使用线性矩阵回归模型将谱功率特征映射到二分类任务中进行分类训练，模型采用权重向量进行参数化。通过最小化损失函数并引入正则化项来优化模型，防止过拟合；优化后的模型用于对测试样本进行预测，计算预测值并进行二分类判定，最终通过比较预测类别与实际类别计算分类准确率。该方法通过空间滤波和线性矩阵回归的结合，实现了对脑电信号的有效分类。