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申请/专利权人：浙江大学
申请日：2023-11-30
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN117851769B
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;A61B5/388;A61B5/00;G06F18/10;G06F3/01;G06N20/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开
摘要：本发明公开了一种面向侵入式脑机接口的汉字书写解码方法，在实际应用中考虑到汉字书写过程写笔划和写断笔的不一致性，将对应运动神经信号划分为写笔划和写断笔两个状态，训练不同的滤波器。通过隐马尔可夫模型HMM算法和维特比Viterbi算法判断运动神经信号所处的任务状态，将对应信号放入对应解码器中。利用本发明，有效减小了神经数据在不同状态时的差异性对解码器的影响，提升了解码器的性能和鲁棒性。
主权项：1.一种面向侵入式脑机接口的汉字书写解码方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取原始运动神经信号，经过滤波获得指定频段的神经信号，进一步处理后得到ESA神经信号；2对ESA神经信号进行标准化，截取出设定窗口长度的数据段，构建训练数据集；3在训练数据集中，运动神经信号对应有汉字书写轨迹数据，根据汉字书写轨迹数据的汉字笔划运动信号和汉字断笔运动信号，将对应的运动神经信号划分为书写笔划运动神经信号和书写断笔运动神经信号；4将运动神经信号和汉字书写轨迹信号作为输入，训练以下三个模型：1使用书写笔划运动神经信号及对应的汉字笔划运动信号训练一个解码汉字笔划的预测器；2使用书写断笔运动神经信号及对应的汉字断笔运动信号训练一个解码汉字断笔的预测器；3使用书写笔划运动神经信号和书写断笔运动神经信号训练书写汉字过程中写笔划和写断笔的状态判别器；5应用过程中，将待解码的神经信号输入状态判别器，将判别出的书写汉字笔划的神经信号输入到解码汉字笔划的预测器，将判别出的书写汉字断笔的神经信号输入到解码汉字断笔的预测器；将解码出的笔划运动信号和断笔运动信号拼接到一起，得到完整的解码汉字运动信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向侵入式脑机接口的汉字书写解码方法
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