基于DTCWT的运动想象脑电特征提取

针对脑电信号采用单一特征识别存在自适应性差和识别率低等问题，提出一种基于双树复小波(DTCWT)的多特征融合的左右手运动想象脑电特征提取方法。对原始脑电信号进行DTCWT变换提取最佳时频段；对所提取的信号频段进行希尔伯特变换与Lempel-Ziv复杂度计算，将得到的时-频域特征与非线性特征组合为特征向量；采用线性判别分析(LDA)完成运动想象任务的分类。实验采用BCI CompetitionⅢ竞赛数据对该方法进行验证，仿真结果表明其识别准确率明显提高，最高可达89.84%。