融合小波包和神经网络的脑电信号处理方法

• 作者: 李端玲 成苈委 于功敬 张忠海 于淑月
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 关键词: 运动想象脑电信号 二阶矩 小波包变换 反向传播神经网络 莱文伯格-马夸特算法
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 研究报告|REPORTS
• 页码范围: 94-99
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2020-208

摘要

针对运动想象脑电信号处理中分类准确率较低的问题,提出了一种基于能量(二阶矩)小波包变换和莱文伯格-马夸特神经网络算法相结合的运动想象脑电信号处理方法.首先,利用能量方法对信号进行时域分析,选取有效的时序段;然后,使用小波包变换对所选有效时域段的各导信号进行时频分解,选取与想象任务相关的频段信息重构脑电信号特征;最后,将各导信号重构的特征串接,导入基于莱文伯格-马夸特训练算法的神经网络实现最终的任务分类.利用2个脑电信号标准竞赛数据库进行方法验证,分别取得了95.62％和90.13％的分类准确率.与近期的一些研究成果进行对比,可知该方法具有较好的分类效果.