本文關鍵詞：小波包變換和極限學習機相融合的腦電信號識別方法

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【摘要】：為了提高腦電信的識別效果,提出一種小波包變換和極限學習機相融合的腦電信號識別方法.采用傅里葉變換對采集的腦電數(shù)據(jù)進行去噪處理,用小波包變換方法提取小波節(jié)律能量均值和小波包能量熵作為特征量,并用極限學習機進行分類.仿真實驗結(jié)果表明,極限學習機分類速度快、泛化性能好,相對于其他腦電信號識別方法,能有效地提高腦電信號識別的正確率.
【作者單位】： 武漢學院信息及傳播學院;
【關鍵詞】： 腦電信號識別 傅里葉變換 小波包變換 極限學習機
【基金】：湖北省高等學校教學研究項目(2012458)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 腦電信號屬于信噪比低的微弱信號,極易受到各種電信號干擾,具有非平穩(wěn)性、非線性、節(jié)律性等特點[1-2].腦電信號識別實際是一種分類問題,主要包括特征提取和分類器構建兩個步驟.特征提取是信號研究問題的關鍵所在,主要方法有功率譜法、傅里葉變換法、AR模型法、小波分析法等[3-

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本文編號：1108003