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一种基于TRCA-WPTD的aVEPs脑电识别方法[发明专利]

专利名称：一种基于TRCA-WPTD的aVEPs脑电识别方法专利类型：发明专利

发明人：杨帮华，周雨松，汪小帆，夏新星，高守玮

申请号：CN202011343524.2

申请日：20201126

公开号：CN112364812A

公开日：

20210212

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于TRCA‑WPTD的aVEPs脑电识别方法，包括以下阶段：训练阶段：对训练数据通过不同阈值设置方式的WPTD算法分别进行滤波；分别计算滤波后训练数据的SNR和RMSE参数，选择SNR值最高且RMSE值最低的数据进行数据梳理；计算广义右特征向量矩阵W；对数据进行降维，得出模板矩阵Temp；测试阶段：对测试数据进行数据筛选，与广义右特征向量矩阵W和模板矩阵Temp计算相关系数矩阵r。解码阶段：对测试阶段得出的相关系数矩阵r进行解码并生成预测编码矩阵，与实际编码矩阵比对，输出识别结果。本发明通过WPTD算法进行滤波，提高aVEPs脑电的信噪比，降低均方根误差，通过TRCA算法进行模板匹配进行识别，提高基于aVEPs脑电的字符识别准确率和识别速度。

申请人：上海大学

地址：200444 上海市宝山区上大路99号

国籍：CN

代理机构：上海上大专利事务所(普通合伙)

代理人：何文欣

本文发布于:2024-09-20 18:31:18，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/4/415656.html

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