運動想象腦電信號作為一種典型的非線性、非平穩(wěn)信號,在傳統(tǒng)基于單一特征提取的分類方法中難以取得理想的分類性能。針對該問題,將分數(shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform,FrFT)引入到腦電信號特征提取過程中。首先利用FrFT對信號進行分析,在擴展特征域的同時從不同維度提取信號中的有用信息并構成特征向量,然后利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)分類器對所提取的特征向量進行分類,最后采用Graz數(shù)據開展實驗。實驗結果表明所提方法能夠獲得高達92.57%的正確分類結果,明顯高于傳統(tǒng)采用單一特征提取的分類方法。

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【文章目錄】：
0 引言
1 實驗數(shù)據介紹
2 分數(shù)階傅里葉變換
3 特征提取和分類識別
    3.1 特征提取
    3.2 分類識別
4 結束語



本文編號：3740841