一种用于脑机接口中的分类方法

摘要

本发明公开了一种用于脑机接口中的分类方法，包括步骤：根据训练集中若干类样本集的特征，分别计算每类样本集特征的权重和，所述权重和近似服从正态分布，估计出若干个正态分布的均值和标准差；对新样本进行分类时，计算出新样本特征的权重和，根据得到的若干个正态分布的均值和标准差对计算出的新样本特征的权重和进行标准化，得到若干个标准化后的值；对若干个标准化后的值的绝对值进行排序，将其中最小值对应的样本集类别作为新样本的类别。本发明方法利用标准分数对新样本特征的权重和进行标准化，进而根据标准化后的权重和确定分类边界线，克服了传统线性判别分析方法在样本特征分布不相同情况下分类识别率下降的缺点。

主权项

一种用于脑机接口中的分类方法，具体包括如下步骤：S1.根据训练集中若干类样本集的特征，分别计算每类样本集特征的权重和，所述权重和近似服从正态分布，估计出若干个正态分布的均值和标准差；S2.对新样本进行分类时，计算出新样本特征的权重和，并根据步骤S1得到的若干个正态分布的均值和标准差对计算出的新样本特征的权重和进行标准化，得到若干个标准化后的值；S3.对若干个标准化后的值的绝对值进行排序，将其中最小值对应的样本集类别作为新样本的类别。