基于多维特征提取无监督EEG信号分类方法[CN201911218482.7] - 北方工业大学

专利申请

2019-12-03
公布公告

2023-10-31
授权日期

2023-10-31
终止

2033-10-28

基于多维特征提取无监督EEG信号分类方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201911218482.7 申请日期： 2019-12-03 专利主类别： G06F18/241 {{ classMap["G06F18/241"] }}

申请人名称：北方工业大学

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申请人地址：北京市石景山区晋元庄路5号

专利分类项目

专利注册信息

初审公告期号	2019-12-03	初审公告日期	2023-10-31
注册公告期号	2023-10-31	注册公告日期	2023-10-31
专用权期限	2023-10-31 - 2033-10-28	专利类型	发明授权
代理组织机构	北京康达联禾知识产权代理事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

本发明提供了一种基于多维特征提取无监督EEG信号分类方法,包括:步骤1,基于脑电采集设备采集EEG信号;步骤2,对采集到的EEG信号进行预处理;步骤3,进行数据维度判定,若当数据维度过大,分类类数比较小,先使用降维算法,进行数据压缩,然后基于聚类算法进行分类;若数据维度不多,且最终分出的类别较多,采用数据分解算法,将数据进行扩充,再进行无监督分类。本发明不依赖于硬件设备的灵敏度,对采集信号的质量要求低;允许可控范围的延时效果,对时间的灵敏度要求不算高。计算速度快,相比于传统的监督学习模型,收敛可控。阈值自己可以人工注入,检测需求可以根据适用的实际环境进行调控。

法律进度