本文關(guān)鍵詞：基于DTCWT和CSP的腦電信號(hào)特征提取

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【摘要】：針對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)中存在很多與運(yùn)動(dòng)想象無關(guān)的頻率信號(hào)和共空間模式特征提取方法缺少頻率信息處理的問題,提出了一種雙樹復(fù)小波變換與共空間模式相結(jié)合的特征提取方法.該方法首先選取C3、Cz、C4 3個(gè)通道的腦電信號(hào)進(jìn)行上采樣,并利用雙樹復(fù)小波變換多尺度分解,獲取適當(dāng)?shù)念l段并在相應(yīng)尺度下進(jìn)行信號(hào)重構(gòu);然后將各頻段的三通道重構(gòu)信號(hào)聯(lián)合輸入到空間濾波器以得到所需的六維特征向量;最后利用支持向量機(jī)來完成兩類運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的分類.采用BCI CompetitionⅣ提供的Dataset 1數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,與CSP、FBCSP、WPD-CSP方法進(jìn)行比較,7名受試者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)平均分類正確率可達(dá)到96.0%,測(cè)試數(shù)據(jù)平均分類正確率達(dá)到86.7%.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提方法的有效性.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)智能控制與機(jī)器人研究所;
【關(guān)鍵詞】： 腦-機(jī)接口 運(yùn)動(dòng)想象 雙樹復(fù)小波變換 共空間模式
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61201302) 國(guó)家留學(xué)基金資助項(xiàng)目(201308330297) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY15F010009) 浙江省國(guó)際科技合作項(xiàng)目(2013C24016)
【分類號(hào)】：R318.04;TN911.7
【正文快照】： 0引言對(duì)于那些神經(jīng)肌肉系統(tǒng)功能嚴(yán)重?fù)p傷的患者來說,急需一種新的與外界進(jìn)行交流的方法.而腦-機(jī)接口(BCI)正是這樣的一種方法,它不依賴腦外周圍神經(jīng)系統(tǒng)及肌肉組織,是在人腦和計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備之間建立的一種直接的信息交流和控制通道[1-3].目前,適用于BCI的腦電信號(hào)類型

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本文編號(hào)：765766