基于E MD的运动想象脑电特征提取与识别

• 作者: 杨航 郭晓金
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 特征提取 运动想象 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 44-46,47
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4323字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.143770

摘要

针对运动想象脑电特征的提取与识别，提出了一种采用经验模态分解（EM D ）提取脑电信号能量特征与幅值特征的分类识别方法。首先用时间窗对脑电信号进行细分；然后利用EMD方法对细分后的数据进行分解，取前三阶的固有模态函数分量（I M F ），提取能量和平均幅值差作为特征向量；最后，使用支持向量机对左右手运动想象进行分类识别。多次仿真试验数据表明，分类准确度达到88．57％，证明了该方法有效、适用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭晓金	重庆邮电大学通信学院	40	223	7.0	13.0
2	杨航	重庆邮电大学通信学院	3	16	3.0	3.0