【摘 要】
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为了解决EEG信号特征提取困难及识别率低等问题,提出一种基于CSP-PSO-SVM的脑电(EEG)信号特征提取与分类算法。该算法首先通过小波包变换实现EEG信号的预处理,提取出EEG信号
【机 构】
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中国石油大学（华东）信息与控制工程学院,中国电波传播研究所
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(20CX05006A),国家自然科学基金资助项目(60775052),中石油重大科技项目(ZD2019−183−007)
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为了解决EEG信号特征提取困难及识别率低等问题,提出一种基于CSP-PSO-SVM的脑电(EEG)信号特征提取与分类算法。该算法首先通过小波包变换实现EEG信号的预处理,提取出EEG信号中的特定频段信号,然后通过构建"一对一"共空间滤波器对EEG信号进行特征提取,最后通过粒子群优化的支持向量机算法实现EEG信号分类识别,并选用2008BCI竞赛2A数据集进行算法分类效果校验。研究结果表明:改进型CSP-PSO-SVM算法的分类准确率最高可达到93.07%,且其平均准确率比其他算法的高。
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