基于改进的微状态分析的运动想象脑电信号分类方法

摘要

本发明提出了一种基于改进的微状态分析的运动想象脑电信号分类方法，考虑到运动想象这一特定任务状态下微状态分析步骤是否可以优化的问题。首先计算预处理后的多通道脑电信号全局场功率，去除数值较高和较低的点，将剩余局部峰值点时刻对应的电势地形图进行聚类分析；将聚类得到的四种微状态分别与原始脑电信号的电势地形图进行空间相关性计算，构建出微状态时间序列，并计算出每个微状态对应的持续时间、出现频率等参数；将训练集数据的微状态时间序列参数作为特征输入到SVM分类器中训练出分类模型，对测试集特征进行分类得到测试结果。本发明创新性地将微状态分析法应用在运动想象脑电信号上以达到分类的目的，并取得了较好的分类结果。