基于深度堆叠支持矩阵机的脑电信号识别方法

本发明提供一种基于深度堆叠支持矩阵机的脑电信号识别方法，包括以下步骤：首先对脑电(Electroencephalogram,EEG)信号进行预处理并提取特征；用提取出的原始EEG信号特征作为输入训练第一层支持矩阵机(Support Matrix Machines,SMM)得到第一层的预测输出；利用矩阵随机投影将第一层预测输出投影到原始EEG特征空间并与原始EEG信号特征叠加得到第二层EEG信号特征，将其作为输入训练第二层SMM得到第二层的预测输出；按照这种方式得到更深层的EEG信号特征并训练SMM，直到精度收敛得到最终分类模型。本发明可以准确判断不同类型的EEG信号，保证基于EEG的BCI系统安全可靠的运行。