一种基于嗅觉脑电波和PSO-SVM的感官物质分类方法[发明专利]
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专利名称：一种基于嗅觉脑电波和PSO-SVM的感官物质分类方法
专利类型：发明专利
发明人：门洪,巩芙榕,焦雅楠,石岩,刘晶晶,房海瑞,韩晓菊,姜文娟
申请号：CN201810320482.7
申请日：20180402
公开号：CN108420430A
公开日：
20180821
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于嗅觉脑电波和PSO‑SVM的感官物质分类方法，包括如下步骤：
S1、利用脑‑机接口系统即脑电仪对应试者进行脑电图谱信息获取；S2、对所获取的脑电图谱数据进行预处理；S3、基于线性特性与非线性特性分析对完成预处理的图谱数据进行特征提取，包括：α、β、θ频段的峰值、均值、标准差、中心值、中心频率以及功率和以及谱熵共76维数据作为脑电信号研究中的脑电特征；S4、采用粒子群优化支持向量机(PSO‑SVM)的方法进行模式识别。
本发明可普适于物质的感官评价中，感官评价过程更简洁、更具规范性、严谨性和科学性。
申请人：东北电力大学
地址：132012 吉林省吉林市长春路169号
国籍：CN
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