基于能量特征的脑电信号特征提取与分类

• 作者: 吴效明 黄思娟
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取与分类 脑电信号 事件相关同步化/去同步化 能量 小波包分析
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 生物化学类传感器
• 页码范围: 782-785
• 分类号: TP391
• 字数: 2951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2010.06.007

摘要

为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值.根据运动想象脑电信号特点,构造左右通道信号能量差值的符号特性作为分类判别依据,进行分类测试,方法简单.初步实验结果表明,所利用的两种方法的分类正确率达87.857%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴效明	华南理工大学生物科学与工程学院	199	1579	20.0	28.0
2	黄思娟	华南理工大学生物科学与工程学院	4	68	3.0	4.0