基于FHLS特征选择的多模态BCI时序优化方法

摘要

本发明公开了基于FHLS特征选择的多模态BCI时序优化方法。首先划分每个EEG与fNIRS样本获得多个时间段，然后将不同时间段交叉融合，形成联合时间窗。特征分别由FBCSP与统计方法从每个联合时间窗中提取，形成一个新的特征集。然后计算对应的互信息值，使用互信息值高的特征，最后根据FHLS特征选择方法选择最佳特征子集，并采用LDA分类来评估任务分类精度。本发明选出来的时间组合能有效地避免不同个体以及不同模态多时间段间的差异性，且时间段选取合理，减少多模态信号在时间段之间的冗余信息，一定程度上提高了多模态BCI系统的分类性能，为脑电‑近红外信号的特征提取提供了新的思路。