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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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Type： 发明授权
Patent No.： CN201910183172.X
Filing Date： 2019-03-12
Publication Date： 2021-03-02
Pub. No.： CN109977810B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权 ; 许可
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