本文選題：腦機(jī)接口 + 特征提取��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程》2017年02期

【摘要】：針對運(yùn)動(dòng)想象腦電信號的識別問題,提出一種改進(jìn)的腦電信號特征提取與分類方法。利用局部均值分解算法將原始信號分解為一系列乘積函數(shù)(PF)分量,根據(jù)μ節(jié)律和β節(jié)律范圍內(nèi)的腦電信號剔除無意義的PF分量。通過特征時(shí)間選擇原則,選取4 s~6 s運(yùn)動(dòng)想象腦電信號作為分類數(shù)據(jù),分別計(jì)算C_3,C_4導(dǎo)聯(lián)信號二階和三階PF分量樣本熵的和,并將其均值MSampEn(C_3,C_4)作為輸入元素構(gòu)造腦電特征向量,利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類預(yù)測以識別左右手想象運(yùn)動(dòng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解以及總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法相比,該特征提取方法具有更高的分類準(zhǔn)確率。
[Abstract]:An improved method for feature extraction and classification of motion imaginary EEG signals is proposed. The local mean decomposition algorithm is used to decompose the original signal into a series of product function (PFV) components, and the pointless PF component is eliminated according to the range of 渭 rhythm and 尾 rhythm. According to the principle of feature time selection, the EEG signals of motion imagination of 4 sgs / 6 s are selected as classification data, and the sum of sample entropy of second order and third order PF components of CSP / C _ 4 leads are calculated respectively, and the mean value of M _ SampEnC _ (3) _ (C _ (3) C _ (4) is used as input element to construct the eigenvector of EEG. Support vector machine (SVM) is used to classify and predict the motion of the left and right hand. The experimental results show that the feature extraction method has a higher classification accuracy than the empirical mode decomposition and the total empirical mode decomposition.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;國網(wǎng)山西省電力公司太原供電公司;
【基金】：山西省青年基金“多模態(tài)視聽覺腦電信號相關(guān)性研究”(2013021016-3)
【分類號】：R318;TN911.7

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本文編號：1926808