改進(jìn)的FCM算法及其在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用
本文選題:腦機(jī)接口 切入點(diǎn):經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?/strong> 出處:《重慶大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年06期 論文類(lèi)型:期刊論文
【摘要】:針對(duì)腦電信號(hào)的常用識(shí)別方法都基于監(jiān)督型分類(lèi)算法,需要一定數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練,無(wú)法滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用的要求。提出基于數(shù)據(jù)點(diǎn)密度大小和馬氏距離的改進(jìn)模糊C-均值(FCM)非監(jiān)督分類(lèi)算法,對(duì)2003年第二屆BCI大賽腦電信號(hào)分類(lèi)。首先采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EMD)算法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分解,提取相應(yīng)特征值,再經(jīng)改進(jìn)的FCM算法對(duì)輸入的特征值進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了改進(jìn)算法在腦電信號(hào)分類(lèi)應(yīng)用中的可行性和有效性。
[Abstract]:The commonly used recognition methods for EEG signals are based on supervised classification algorithms, which need a certain amount of training data to train the classifier. An improved fuzzy C- mean FCM-based unsupervised classification algorithm based on data point density and Markov distance is proposed. In 2003, the EEG signals of the second BCI contest were classified. Firstly, the empirical mode decomposition (EMD) algorithm was used to decompose the EEG signals and extract the corresponding eigenvalues. The improved FCM algorithm is used to classify the input eigenvalues. The experimental results show that the improved algorithm is feasible and effective in EEG classification.
【作者單位】: 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;成都工業(yè)學(xué)院電氣與電子工程系;
【基金】:四川省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(2013SZA0153) 四川省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2013SZZZ026)
【分類(lèi)號(hào)】:TN911.7
【參考文獻(xiàn)】
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