公共空間模式算法結(jié)合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸獾腅EG特征提取
本文選題：腦電信號 + 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/strong>�。� 參考：《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年13期
【摘要】：常規(guī)的公共空間模式分解方法需要大量的輸入通道、缺乏頻域信息,發(fā)展受到限制。為了克服以上缺點,將經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition,EMD)和公共空間模式算法結(jié)合,改變CSP濾波器成分選擇方式,提出EMD-CSP算法來獲取特征向量。該算法對預(yù)處理后的信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)Ｊ?EMD)分解,得到固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Functions,IMFs),觀察并計算每個IMF分量的能量譜,篩選有效的IMF頻段(5~28 Hz),使用改進(jìn)的CSP濾波器進(jìn)行濾波獲取特征,最后使用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)進(jìn)行分類。分類結(jié)果得到9位受試的想象運動平均分類正確率為92%,證實了該算法的可行性與有效性。
[Abstract]:The conventional common space mode decomposition method requires a large number of input channels, and its development is limited due to the lack of frequency-domain information. In order to overcome these shortcomings, the empirical Mode decomposition (EMD) is combined with the common space mode algorithm to change the CSP filter composition selection method, and an EMD-CSP algorithm is proposed to obtain the eigenvector. The pre-processed signal is decomposed by empirical mode (EMD), and the intrinsic mode functions (IMFs) are obtained. The energy spectrum of each IMF component is observed and calculated, and the effective IMF frequency band (528 Hz) is selected. The improved CSP filter is used to obtain the features. Finally, support Vector Machine (SVM) is used to classify. The results show that the average classification accuracy of the proposed method is 92, which proves the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;江蘇省射頻集成與微組裝工程實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61271334)
【分類號】：R318;TN911.7
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5 薛Z，
本文編號：2056661
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