[发明专利]基于稀疏共同空间模式的癫痫EEG自动检测的通道优化方法

权利要求书

1.一种癫痫EEG自动检测的通道优化方法，其特征在于，包括：

生成空域滤波器，且通过空域滤波器对电极产生的数据通道进行优化；

生成空域滤波器的方法包括：

将空域滤波器的稀疏度作为优化目标，去除不相关或是受噪声干扰较大的数据通道；其中

所述稀疏度由其系数向量的l₀范数衡量；

所述生成空域滤波器的方法还包括：

构建初始模型，即

其中，N为EEG信号通道数，C₁与C₂分别表示两类信号的协方差矩阵；τ是一个预先设置的阈值，用于调节不同类别信号的平均功率比值；

并且Tr(w^TCw)＝Tr(Cww^T) (6)

引入矩阵W＝ww^T，则公式(5)改写为

W＝ww^T (7)

其中，||W||_0,1定义为

上式中，I_A(x)为示性函数；

由于第二个约束条件W＝ww^T，并且W是一个半正定矩阵，进一步将约束条件W＝ww^T松弛为半正定约束条件W≥0；以及

利用l₁范数代替目标函数中的l₀范数，从而获得以下模型：

W≥0

Tr(W)＝1 (10)

其中

上式中，W_i,:表示W的第i行；

求解公式(10)可以获得空域滤波器系数向量w₁；以及

将公式(10)中的第一个约束条件改为则可获得另一空域滤波器系数向量w₂。

2.根据权利要求1所述的通道优化方法，其特征在于，

所述阈值τ与算法分类精度相关；即

在使用时，首先获得或其中w_csp表示预先获得的空域滤波器系数；

将公式(10)中的门限值τ记为τ_SDP-CSP，且将门限值设置为τ_SDP-CSP＝ρ·τ_CSP，ρ∈(0,1)。

3.根据权利要求1所述的通道优化方法，其特征在于，

数据通道进行优化的方法包括：

将滤波器系数向量w₁或滤波器系数向量w₂内幅度值小于所有元素中最大幅度0.1％的系数置为零；即

当滤波器系数向量w₁与滤波器系数向量w₂对应元素都已置零时，该元素所对应的通道被彻底舍弃。