基于希尔伯特-黄变换和BP神经网络的运动想象脑电研究

• 作者: 张志慧 金海龙
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 脑-计算机接口 希尔伯特-黄变换 BP神经网络 运动想象 分类识别
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 249-253
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 语种: 中文
• DOI: 10.7507/1001-5515.20130047

摘要

本文介绍了希尔伯特-黄变换(HHT)的实现过程与优点,研究基于HHT和BP神经网络的运动想象脑电(EEG)识别方法.在对运动想象EEG数据预处理后进行经验模态分解(EMD)分析得到各阶固有模态函数(IMF)分量,去除分解中的多余低频分量再作边际谱分析；选择C3、C4通道边际谱能量差作为特征,经过主成分分析降维后,联合时域的EEG复杂度作为特征向量,利用BP神经网络进行分类.对脑-计算机接口(BCI)竞赛数据进行左右手分类识别,识别率达到87.14％,取得了较理想的结果,证明了HHT对运动想象EEG处理的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金海龙		36	296	11.0	15.0
2	张志慧		6	30	3.0	5.0