基于改进EMD的运动想象脑电信号识别算法研究

• 作者: 于路 薄华
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号 经验模态分解 相关系数 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4126字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2016.09.018

摘要

针对现有的单一特征提取算法对运动想象脑电信号识别率不高的问题,提出一种以相关系数改进的经验模态分解(EMD)的特征提取算法.对已有的BCI竞赛数据中C3、C4两个通道脑电数据进行预处理,之后通过EMD对脑电信号进行分解,得到IMF分量.通过计算原始信号与各阶IMF分量之间的相关系数,选择具有较大相关系数的IMF作为特征,由这些IMF分量的能量特征和平均幅值差来组成脑电信号的特征.使用支撑矢量机分类器(SVM)对左右手运动想象脑电信号进行分类.实验结果表明,基于相关系数改进的EMD脑电信号的处理方法明显优于只用EMD的脑电处理方法,得到的最高正确识别率为88.57％.从而证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薄华	上海海事大学信息工程学院	42	189	7.0	11.0
2	于路	上海海事大学信息工程学院	1	6	1.0	1.0