基于小波变换与Fisher准则的P300特征提取方法
专利汇可以提供基于小波变换与Fisher准则的P300特征提取方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 以 小波变换 与Fisher准则相结合为 基础 提供了一种针对P300 Speller 脑机 接口 的脑电 信号 特征提取方法。主要包括以下步骤：根据用户 指定 的小波函数及小波分解层数，为特定长度的EEG数据段构造小波变换矩阵；利用小波变换矩阵，将EEG数据段映射到小波域，在小波域中利用Fisher准则寻找使得不同类别数据区分度最大的投影轴；利用投影轴从小波变换矩阵中 抽取 若干行构成特征提取矩阵；每个通道的特征提取矩阵把对应的EEG数据段映射为 特征向量 ；每次刺激在各通道上的特征向量被拼接为一个特征向量。该方法为每次刺激对应的EEG数据段计算特征向量，在满足准确率要求的前提下，能减少刺激重复次数，从而提高字符传输速率。，下面是基于小波变换与Fisher准则的P300特征提取方法专利的具体信息内容。
1.一种基于小波变换与Fisher准则的P300特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：对EEG数据经过预处理后，根据用户设定的传输通道，提取每个刺激后长度为l1的数据段，记为向量e；把给定小波所对应的低通滤波器记为向量h，其长度为l2；设置相关参数：小波分解层数L、单通道特征个数r；
步骤S2：根据L、l1、l2和h确定m×n矩阵W；
步骤S3：把所有的e延拓为n维向量，仍用e表示；
步骤S4：根据Fisher准则，由W和r为每个通道分别确定一个r×n矩阵M；
步骤S5：对所有EEG数据段e按通道求特征向量：v＝Me，v为r维向量；
步骤S6：将各传输通道得到的特征向量拼接构成总特征向量；
所述步骤S2包括以下具体步骤：
步骤S21：k＝1, n＝2×m+l2；初始化W： 先
令wij＝0，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n，再令 i＝1,2,…,m，l＝1,2,…,l2；
步骤S22：若k等于L，则输出W；否则进入下一步；
步骤S23： q＝2×p+l2,m＝p；
步骤S24:把W延拓为q×n矩阵，仍记为W；
步骤S25：生成矩阵A： 先令aij＝0，i＝1,2,…,p，j＝1,2,…,q，
再令 i＝1,2,…,p，l＝1,2,…,l2；
步骤S26：用A×W更新W，k＝k+1，返回步骤S22；
步骤S4包括以下具体步骤：
步骤S41：把该通道的所有e分为目标组G+和非目标组G-，其中G+中的N+个e为目标刺激对应的数据段，G-中的N-个e为非目标刺激对应的数据段；
步骤S42：利用公式d＝We把所有的e转化为d，相应地，d分属于G+和G-；
步骤S43：计算
ω为m维向量；
步骤S44：将ω＝[ω1,ω2,…,ωm]按绝对值由大到小排序，得到 其中ci∈[1,m]，表示ω中各元素的原位置；
步骤S45：根据设定的单通道特征个数r，取出W的第c1,c2,…,cr行，构成r×n特征提取矩阵M，其中1≤r≤m。
基于小波变换与Fisher准则的P300特征提取方法
技术领域
背景技术
发明内容
， ， ；步骤S22：若k等于L，则输出W；否则进入下一步；步骤
S23： , , m=p；步骤S24:把W延拓为 矩阵，仍记为W；步骤S25：
生成矩阵A： ，先令 ， ， ，再令
， ， ；步骤S26：用 更新W，k=k+1，返回步骤S22。
， ， 为m维向量；步骤S44：将 按绝对值由大到
小排序，得到 ，其中 ，表示 中各元素的原位置；步骤S45：根据设定
的单通道特征个数r，取出W的第 , , , 行，构成 特征提取矩阵M，其中 。
具体实施方式
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