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基于多维特征提取无监督EEG信号分类方法

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专利号 2019112184827 专利名称 基于多维特征提取无监督EEG信号分类方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F 18/241 (2023.01),G06F 18/10 (2023.01),G06F 18/213 (2023.01),G06F 18/23 (2023.01)
申请人 北方工业大学 申请地址 北京市石景山区晋元庄路5号
发明人 王立军;李争平;张齐昌 申请日期 2019-12-03
下证状态 已下证 更新时间 2026-07-10 15:07:51
专利摘要 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。

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转让材料

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专利证书
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卖方 企业营业执照
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身份证
专利证书原件

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