[发明专利]一种基于凸合作博弈的脑电信号聚类方法

权利要求书

1.一种基于凸合作博弈的脑电信号聚类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取所有脑电信号，根据每两条脑电信号的各个数据点得到每两条脑电信号之间的相似度；

对所有的N个脑电信号进行全排列得到多个排序组，并分别确定每个排序组对应的N个凸合作博弈联盟，每个排序组对应的第i个凸合作博弈联盟包括所述排序组中的第一个脑电信号至第i个脑电信号，1≤i≤N；

根据每个凸合作博弈联盟中包含的所有脑电信号之间的相似度计算得到所述凸合作博弈联盟的效益值，根据每个排序组中的N个凸合作博弈联盟的效益值确定N个脑电信号对所述排序组的贡献度；

将计算得到的N个脑电信号对所有排序组的贡献度中最大贡献度的脑电信号作为聚类中心脑电信号；

设定相似度范围，并筛选出其他脑电信号中与所述聚类中心脑电信号的相似度在所述相似度范围内的脑电信号。

2.根据权利要求1所述的脑电信号聚类方法，其特征在于，所述根据每两条脑电信号的各个数据点得到两条脑电信号之间的相似度，包括对于任意两条分别包含m个数据点的脑电信号：

根据所述两条脑电信号在第T个时间偏移位置时的两条子序列中的数据点确定所述两条脑电信号在第T个时间偏移位置时的互相关距离，1≤T≤2m-1；

确定T个互相关距离中最大值对应的时间偏移位置为最优时间偏移位置，根据所述两条脑电信号在所述最优时间偏移位置时的两条子序列中的数据点计算所述两条脑电信号在所述最优时间偏移位置时的局部相关性；

根据所述两条脑电信号在所述最优时间偏移位置时的互相关距离和局部相关性确定所述两条脑电信号的相似度。

3.根据权利要求2所述的脑电信号聚类方法，其特征在于，每个脑电信号包括按照时间顺序依次排列的第一个数据点至第m个数据点的共m个数据点；

当1≤T≤m时，第一脑电信号在第T个时间偏移位置时的子序列包括所述第一脑电信号中的第m+1-T个数据点到第m个数据点的共T个数据点，第二脑电信号在第T个时间偏移位置时的子序列包括所述第二脑电信号中的第一个数据点到第T个数据点的共T个数据点；

当m+1≤T≤2m-1时，第一脑电信号在第T个时间偏移位置时的子序列包括所述第一脑电信号中的第一个数据点到第2m-T个数据点的共2m-T个数据点，所述第二脑电信号在第T个时间偏移位置时的子序列包括所述第二脑电信号中的第T+1-m个数据点到第m个数据点的共2m-T个数据点。

4.根据权利要求3所述的脑电信号聚类方法，其特征在于，

所述第一脑电信号e_x和所述第二脑电信号e_y在第T个时间偏移位置时的互相关距离CC_T(e_x,e_y)为：

其中，和分别表示第一脑电信号e_x的第r+m-T个和第2m-j个的数据点，和分别表示第二脑电信号e_y的第r个和第T+m-j个数据点，r和j为参数。

5.根据权利要求2所述的脑电信号聚类方法，其特征在于，所述两条脑电信号在最优时间偏移位置时的局部相关性的计算公式为：

其中，q表示预设参数且q≤p-1，表示第一脑电信号e_x在所述最优时间偏移位置时的子序列中的第u+q个数据点，表示子序列中的第u个数据点；表示第二脑电信号e_y在所述最优时间偏移位置时的子序列的第u+q个数据点，表示子序列的第u个数据点，u为参数，子序列和子序列中分别包括p个数据点。

6.根据权利要求2-5任一所述的脑电信号聚类方法，其特征在于，所述确定T个互相关距离中最大值对应的时间偏移位置为最优时间偏移位置，包括：

分别对T个互相关距离进行归一化处理得到对应的归一化值，选取T个归一化值中最大值对应的时间偏移位置为所述最优时间偏移位置；

根据所述两条脑电信号在所述最优时间偏移位置时的互相关距离和局部相关性确定所述两条脑电信号的相似度，包括：根据所述两条脑电信号在所述最优时间偏移位置时的互相关距离的归一化值和局部相关性确定所述两条脑电信号的相似度。