三类运动想象脑电信号的离线分析研究

• 作者: 张聪誉 张莉 林江凯 陈民铀
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 运动想象 脑电信号 离散小波变换 自组织神经网络 粒子群优化支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 184-186
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2011.09.073

摘要

为解决运动想象脑电信号(EEG)的多分类问题,本文提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的EEG分类方法,采用NEUROSCAN平台设计实验自测数据,对想象左手握握力器,右手握握力器,右脚踩油门三类运动想象任务进行了分类识别研究.采用FFT和IFFT对信号进行预处理,采用离散小波分析(DWT)提取能量值,并结合小波系数作为组合特征,分类效果明显好于BP和自组织神经网络(SOM)分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈民铀	重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	64	914	14.0	28.0
2	张莉	重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	29	149	6.0	10.0
3	张聪誉	重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	7	239	6.0	7.0
4	林江凯	重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	1	0	0.0	0.0