[发明专利]基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法

权利要求书

1.一种基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、在包括受试者在内的多个样本上采集多组脑电信号，然后分别为每组数据训练一个随机森林分类器；

第二步、当需要进行受试者的警觉度预测时，再从受试者身上采集脑电信号后，使用与第一步相同的方法训练得到随机森林分类器，最后预测结果是所有随机森林的投票结果。

2.根据权利要求1所述的基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法，其特征是，所述的第一步，具体步骤包括：

1.1)从脑电信号序列段中计算最大分形长度和分形维度构成特征向量；

1.2)使用得到的特征向量训练随机森林并对所有特征进行重要性排序并根据排序结果对特征向量进行降维处理，得到可以区别不同警觉度的随机森林分类器。

3.根据权利要求1所述的基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法，其特征是，所述的脑电信号序列是指：经过人工观测去除伪迹以及受到干扰而被严重破坏的电极信号所余下的，经过带宽为1Hz-40Hz的有限冲击响应滤波器进行滤波处理后的脑电信号的序列。

4.根据权利要求1所述的基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法，其特征是，所述的最大分形长度通过以下方式获得：将脑电信号序列中相邻点的距离之和作为其最大分形长度。

5.根据权利要求1所述的基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法，其特征是，所述的分形维度是指：分形所涉及的非整数维度，计算方法是：其中：L是最大分形长度，d是第一个点和距它最远的点的半径，计算公式为d＝max(distance(1，i))，i表示第一个点的所有相邻点。

6.根据权利要求1所述的基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法，其特征是，所述的特征向量是指：在脑电信号序列所有可用通道上计算得到的最大分形长度和分形维度，组合后得到的N＊T维的矩阵，其中：N是脑电极通道数，T是脑电信号序列上时间点的个数。

7.根据权利要求1所述的基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法，其特征是，所述的重要性排序是指：根据训练过程中给出的每一个特征的分类有效性对所有特征进行排序。

8.根据权利要求1所述的基于分形特征的脑电信号处理及警觉度检测方法，其特征是，所述的降维处理是指：去除有效性最低的特征后重新建立的随机森林。