LMD算法在脑电信号特征提取中的应用

• 作者: 周宁城 谢佳华 魏绪望
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 脑机接口 支持向量机 局域均值分解
• 年，卷（期）: 2015,（21）
• 所属期刊栏目: 【技术交流】
• 页码范围: 176-176
• 页数: 1页
• 字数: 1032字
• 语种: 中文

摘要

脑机接口（Brain Computer Interfaces，BCI）是一种不依赖于外周神经和肌肉组织，直接实现大脑与外部设备交互的全新的信息交换通路。局域均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）作为近年来新兴的时频分析方法，在处理非线性、非平稳信号方面具有独特的优势。本文采用LMD算法对2003年国际BCI竞赛数据进行处理，并用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类，验证了LMD算法在脑电信号的特征提取中的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周宁城		3	4	1.0	2.0
2	魏绪望		1	1	1.0	1.0
3	谢佳华		5	20	2.0	4.0