| 基于小波包能量的脑电信号特征提取方法 |
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| 引用本文： | 徐宝国,宋爱国,王爱民. 基于小波包能量的脑电信号特征提取方法[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2010, 40(6). DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2010.06.014 |
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| 作者姓名： | 徐宝国 宋爱国 王爱民 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目，国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于小波包变换和AR模型的特征提取方法.该方法首先利用小波包变换对大脑C3和C4处采集的2路运动想象脑电信号进行3层分解,抽取小波系数的能量特征;然后,利用Burg算法提取脑电信号的5阶AR模型系数;最后,将这2类特征组合,使用基于马氏距离的线性判别分类器对左右手运动想象脑电模式进行分类,正确率达到91.43%.该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步和事件相关同步的变化时程,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了新的思路.此外,该方法的识别率高,复杂性低,适合应用于在线脑机接口中.
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| 关 键 词： | 脑机接口 运动想象 小波包变换 |
EEG feature extraction method based on wavelet packet energy |
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| Xu Baoguo,Song Aiguo,Wang Aimin. EEG feature extraction method based on wavelet packet energy[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 2010, 40(6). DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2010.06.014 |
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| Authors: | Xu Baoguo Song Aiguo Wang Aimin |
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