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摘要:
运动想象脑电特征是进行动作模式识别进而实现生物反馈技术的重要依据.在对侧躯体运动想象脑电识别方法的基础上,研究单侧躯体不同运动想象模式下的脑电特征提取问题,提出基于EMD-多尺度熵(MSE)的脑电信号瞬态特征提取及定量描述的方法,设计基于极限学习机(ELM)的动作模式识别模型.通过对10名正常受试者在左侧手臂屈、伸动作模式下的运动想象脑电的分析,提取其特征并进行动作识别,结果证实其识别率可以达到90%以上.实验表明:所提出基于EMD-MSE的运动想象EEG特征提取方法,能够定量刻画不同运动模式下脑电信号的多尺度局部瞬态特征;进一步运用基于ELM学习算法的前馈神经网络,可以实现对不同运动模式下脑电EMD-SME特征的有效分类.
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文献信息
篇名 基于EMD-多尺度熵和ELM的运动想象脑电特征提取和模式识别
来源期刊 中国生物医学工程学报 学科 医学
关键词 单侧运动想象 脑电特征提取 EMD-多尺度熵 极限学习机 运动模式识别
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 641-648
页数 8页 分类号 R318
字数 5420字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-8021.2013.06.01
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 谢平 燕山大学电气工程学院 84 659 15.0 21.0
2 李小俚 燕山大学电气工程学院 26 198 9.0 13.0
3 梁振虎 燕山大学电气工程学院 8 73 4.0 8.0
4 陈晓玲 燕山大学电气工程学院 15 110 6.0 10.0
5 苏玉萍 秦皇岛人民医院康复科 1 19 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
单侧运动想象
脑电特征提取
EMD-多尺度熵
极限学习机
运动模式识别
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
中国生物医学工程学报
双月刊
0258-8021
11-2057/R
大16开
北京东单三条9号
82-73
1982
chi
出版文献量(篇)
2755
总下载数(次)
5
总被引数(次)
22830
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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