Способ классификации электро-энцефалографических сигналов в интерфейсе мозг - компьютер

Изобретение относится к области коммуникации мозга человека с компьютером и предназначено для ЭЭГ регистрации, анализа и интерпретации сигналов головного мозга для управления внешними исполнительными устройствами. Из ЭЭГ сигнала выделяют локальные положительные максимумы амплитуды ЭЭГ сигналов от всех отведений. При этом если значения двух соседних положительных максимумов отличаются менее чем на порог психо-физиологического восприятия человека, то их считают равными и второй максимум исключают из последующего анализа. Одновременно с выделением первого положительного максимума от опорного отведения фиксируют значения амплитуд ЭЭГ сигналов по всем остальным отведениям. При обучении нейронной многослойной сети (НМС) дополнительно формируют массив указателей классов мысленных движений, выполняемых пользователем, который является выходным массивом для обучения НМС, вычисляют весовые коэффициенты классификации по алгоритму обратного распространения ошибки. При идентификации мысленного движения массив входных векторов подают на НМС для вычисления выходного вектора, по которому определяют класс мысленного движения пользователя. Способ позволяет уменьшить время идентификации мысленных команд и одновременно повышает точность их идентификации.