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公开（公告）号CN117807423B | 申请号CN202311862878.1 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人南京信息工程大学 |
分类号G06F18/213(2023.01), G06F18/10(2023.01), G06F18/24(2023.01), G06N3/006(2023.01), G06F17/10(2006.01) | 申请日2023-12-29 | 公开日2026-11-03 |
发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696807892500005 | 源数据页码1772 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于条件最大平均差异的特征提取方法，包括：采样脑电图信号；根据预设的窗口增量和全连接因子，对待检测的脑电图信号进行全连接窗口的划分；分别提取第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y中的其中一个窗口信号，将之分别与先验知识健康人正常的脑电图信号进行高斯核函数计算；采用粒子群算法确定两个窗口信号对应的条件最大平均差异的方法的标签；将计算得到的所有窗口信号的标签组成标签向量；通过条件最大平均差异的方法计算第一脑电图信号片段向量X和第二脑电图信号片段向量Y的距离，获得待检测的脑电图信号对应的特征向量。本发明能够提高大脑诊断的效率和准确性。
附图 1