改进的FCM算法及其在脑电信号处理中的应用

• 作者: 万代立 余炜 周娅 杨喜敬
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脑-机接口 经验模式分解 模糊聚类 马氏距离
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 83-89
• 分类号: TN911.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2014.06.013

摘要

针对脑电信号的常用识别方法都基于监督型分类算法,需要一定数量的训练数据对分类器进行训练,无法满足实时应用的要求.提出基于数据点密度大小和马氏距离的改进模糊C均值(FCM)非监督分类算法,对2003年第二届BCI大赛脑电信号分类.首先采用经验模式分解(EMD)算法对脑电信号进行分解,提取相应特征值,再经改进的FCM算法对输入的特征值进行分类.实验结果证明了改进算法在脑电信号分类应用中的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余炜	昆明理工大学信息工程与自动化学院	12	34	4.0	5.0
5	万代立	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	26	4.0	5.0
6	周娅	昆明理工大学信息工程与自动化学院	8	26	4.0	5.0
7	杨喜敬	昆明理工大学信息工程与自动化学院	4	16	3.0	4.0