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摘要:
针对运动想象脑电信号特征提取困难,分类正确率低的问题,提出了利用小波熵进行特征提取并采用支持向量机(SVM)来分类的算法.计算运动想象脑电信号的功率,通过理论分析选择小波包尺度,对信号功率进行小波包分解并计算其小波包熵(WPE),提取C3、C4导联的小波包熵插值组成特征向量,将特征向量作为分类器的输入送入支持向量机进行分类.采用国际BCI竞赛2003中的Graz数据进行验证,算法的最高分类正确率达97.56%.算法特征向量维数低、数据量小、分类正确率高,对运动想象脑电信号特征提取及分类的任务可以提供参考方法.
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文献信息
篇名 运动想象脑电信号特征提取与分类算法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 小波包熵 支持向量机 脑电信号分类
年,卷(期) 2017,(16) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 149-154
页数 6页 分类号 TP391
字数 4096字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1702-0022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭理彬 装甲兵工程学院控制工程系 14 46 4.0 6.0
2 常天庆 装甲兵工程学院控制工程系 115 499 11.0 15.0
3 马也 装甲兵工程学院控制工程系 4 11 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
小波包熵
支持向量机
脑电信号分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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