【摘 要】
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针对运动想象脑电信号中存在很多与运动想象无关的频率信号和共空间模式特征提取方法缺少频率信息处理的问题,提出了一种双树复小波变换与共空间模式相结合的特征提取方法.该
【机 构】
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杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所
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针对运动想象脑电信号中存在很多与运动想象无关的频率信号和共空间模式特征提取方法缺少频率信息处理的问题,提出了一种双树复小波变换与共空间模式相结合的特征提取方法.该方法首先选取C3、Cz、C4 3个通道的脑电信号进行上采样,并利用双树复小波变换多尺度分解,获取适当的频段并在相应尺度下进行信号重构;然后将各频段的三通道重构信号联合输入到空间滤波器以得到所需的六维特征向量;最后利用支持向量机来完成两类运动想象任务的分类.采用BCI CompetitionⅣ提供的Dataset 1数据进行实验验证,与CSP、FBCSP、WPD-CSP方法进行比较,7名受试者的训练数据平均分类正确率可达到96.0%,测试数据平均分类正确率达到86.7%.实验结果表明了所提方法的有效性.
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