本文關(guān)鍵詞：多類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征提取與分類

  更多相關(guān)文章： 腦電信號(hào) 小波包方差 小波包熵 共同空間模式 特征提取 支持向量機(jī)

【摘要】：針對(duì)多類運(yùn)動(dòng)想象情況下存在的腦電信號(hào)識(shí)別正確率比較低的問題,提出了一種基于小波包特定頻段的小波包方差,小波包熵和共同空間模式相結(jié)合的腦電信號(hào)特征提取的方法,并將特征向量輸入到支持向量機(jī)中達(dá)到分類的目的;首先選擇重要導(dǎo)聯(lián)的腦電信號(hào),進(jìn)行特定頻段的小波包去噪和分解;其次對(duì)通道優(yōu)化的重要導(dǎo)聯(lián)的每個(gè)通道信號(hào)計(jì)算小波包方差和小波包熵值作為特征向量;然后對(duì)所有重要導(dǎo)聯(lián)的分解系數(shù)重構(gòu)并進(jìn)行共同空間模式特征提取;最后結(jié)合2種不同導(dǎo)聯(lián)方式所獲取的特征向量作為分類器的輸入進(jìn)行分類;采用BCI2005desc_IIIa中l(wèi)1b數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,該算法的分類正確率最高達(dá)到88.75%,相對(duì)2種單一的提取方法分別提高28.27%和6.55%;結(jié)果表明該算法能夠有效提取特征向量,進(jìn)而改善多類識(shí)別正確率較低的問題。
【作者單位】： 常州大學(xué)機(jī)器人研究所;
【關(guān)鍵詞】： 腦電信號(hào) 小波包方差 小波包熵 共同空間模式 特征提取 支持向量機(jī)
【基金】：江蘇省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(社會(huì)發(fā)展)(BEK2013671)
【分類號(hào)】：R319;TN911.7
【正文快照】： 0引言近年來,一種與人的意念和思維相關(guān)的新興控制系統(tǒng)迅速發(fā)展[1-2],它是依賴于大腦外周神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)想象產(chǎn)生腦電波變化,從而分析其想象動(dòng)作的真實(shí)腦電波的組成,即腦-機(jī)接口(brain computer interface,BCI)[3]。正是因?yàn)樗梢源嫒说闹w或語言器官實(shí)現(xiàn)人與外界交流以及

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本文編號(hào)：744123