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本发明涉及一种基于约束极速学习机的脑电信号分类方法，包括采用固定的滑动时间窗将原始运动想象脑电信号平均分为S段子信号；对每一段子信号通过主成分分析方法进行降维；对降维后的特征向量通过线性判别分析方法再次降维，对于K种类别的脑电数据，得到K-1维的特征向量；对每一段子信号进行处理，得到S个K-1维的特征向量，组合后得到S*(K-1)维的特征；将S*(K-1)维特征送入约束极速学习机(CELM)进行分类。本发明应用CELM通过改变输入层节点与隐层节点之间的权重的选取方式，限制权重参数的随机性，从而既能提高运动想象脑电信号的分类准确率，又能保持ELM训练速度快的优势。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201410529244.9
Filing Date： 2014-10-10
Publication Date： 2015-02-18
Pub. No.： CN104361345A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
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