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基于HELM并结合PTSNE和LDA特征融合的脑电分类方法
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本发明公开一种基于HELM并结合PTSNE流形和LDA特征融合的运动想象脑电分类方法，并提高其分类准确率。在特征提取方面，一方面，用PCA结合LDA方法提取线性特征，既可以消除噪声，又可以考虑训练数据的标签信息；另一方面，通过PTSNE和LDA获得非线性结合特征，可以发掘脑电中复杂的非线性内在流形特征。在特征分类方面，采用有高分类准确率的HELM算法做运动想象脑电信号分类识别。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明授权
申请(专利)号： CN201910183172.X
申请日期： 2019-03-12
公开(公告)日： 2021-03-02
公开(公告)号： CN109977810B
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 授权
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