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MI-BCI系统的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化方法

摘要

本发明公开了一种MI‑BCI系统的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化选择方法,采集单次试验MI‑EEG数据;设计相应的ICA空域滤波器;计算单次识别率Acc(k)和总体识别率Acc;确定用于单次试验数据质量评估的量化指标;计算训练样本质量的综合评分Cs;根据Cs的数值对训练集的质量进行评估。再根据所得Acc、量化指标和综合评分Cs,对训练集中的单次试验样本进行优化选择。本发明的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化方法,具有较好的稳定性、准确性和运算复杂度低等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN110516711B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.10.21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽大学;

    申请/专利号CN201910677300.6

  • 申请日2019.07.25

  • 分类号G06K9/62;G06K9/00;A61B5/372;

  • 代理机构合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人郭华俊

  • 地址 230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号

  • 入库时间 2022-11-28 17:51:11

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