原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
针对运动想象脑机接口系统存在分类正确率低、自适应能力差等不足,提出一种基于小波包最优基的自适应特征提取方法;该方法首先对运动想象EEG进行小波包分解;其次,对传统的距离准则进行改进,通过引入权重因子表征对类内距离和类间距离的关注程度,获得一种既可满足小波包最优基评价准则的可加性条件,又有效地增强了频带特征信息的可分离性的评价准则;进而,采用“自底向顶、自左至右”的快速搜索策略获取小波包最优基,并选取最优基对应的分类性能评价值较高的部分频带小波包系数构成分类特征;仿真结果表明本方法最高分类正确率可达93.4%,与常用的时频分析方法对比,验证了本算法具有较高的分类正确率和较小的时间花费.
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文献信息
篇名 基于小波包最优基的运动想象EEG自适应特征提取方法
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 运动想象脑电 特征提取 个体自适应 小波包最优基 评价准则
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 2755-2758,2762
页数 分类号 R318
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李明爱 北京工业大学电子信息与控制工程学院 35 413 10.0 19.0
2 杨金福 北京工业大学电子信息与控制工程学院 28 315 9.0 17.0
3 林琳 北京工业大学电子信息与控制工程学院 4 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
运动想象脑电
特征提取
个体自适应
小波包最优基
评价准则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
0
总下载数(次)
0
总被引数(次)
0
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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