基于HHT的脑电信号在不同阅读模式下的识别与分类

• 作者: 徐莹 柯大观 梅婉欣
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号分析 希尔伯特-黄变换 端点效应 经验模态分解 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 传感器研究
• 页码范围: 1471-1477
• 页数: 7页
• 分类号: TP212.3
• 字数: 5062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.10.001

摘要

目的：针对Powerlab脑电信号记录仪获取脑电波形，分辨不同类型的脑电阅读模式。方法：对实验者在阅读不同材料（平静闭目、阅读英语、阅读诗歌、阅读现代文四种阅读模式）时的头皮脑电信号进行采样，使用希尔伯特-黄变换及支持向量机训练，分辨平静闭目和其他三种不同阅读模式，并针对经验模态分解时出现的常见情况——端点飞翼现象进行算法优化处理并比较其处理效果。结果：基于多项式拟合处理的经验模态分解分解后的脑电信号辨识率最高，稳定在65%水平，最高可达70%。结论：大脑在阅读状态下经经验模态分解和多项式拟合后的信号适合作为大脑阅读模式下的特征提取函数，并对有效阅读模式具有指导意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐莹	杭州电子科技大学生仪学院生物医学工程研究所	27	96	6.0	8.0
2	柯大观	温州医科大学生物医学工程系	10	29	3.0	5.0
3	梅婉欣	杭州电子科技大学生仪学院生物医学工程研究所	2	8	1.0	2.0