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公共空间模式算法结合经验模式分解的EEG特征提取
被引量:
13
1
作者
张学军
黄婉露
+1 位作者
黄丽亚
成谢锋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第13期9-15,54,共8页
常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量...
常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量。该算法对预处理后的信号进行经验模式(EMD)分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),观察并计算每个IMF分量的能量谱,筛选有效的IMF频段(5~28 Hz),使用改进的CSP滤波器进行滤波获取特征,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。分类结果得到9位受试的想象运动平均分类正确率为92%,证实了该算法的可行性与有效性。
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关键词
脑电信号
经验
模式
分解
公共空间模式分解
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职称材料
基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取
被引量:
3
2
作者
张学军
霍延
+1 位作者
黄丽亚
成谢锋
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第1期109-117,共9页
公共空间模式(common spatial pattern,CSP)能够较好地提取运动想象任务时脑电信号的判别特性,但是其性能与大脑进行想象任务的频带相关。为了确定这样一组频带实现精确的分类,基于集合经验模式分解、FIR滤波器组以及公共空间模式算法...
公共空间模式(common spatial pattern,CSP)能够较好地提取运动想象任务时脑电信号的判别特性,但是其性能与大脑进行想象任务的频带相关。为了确定这样一组频带实现精确的分类,基于集合经验模式分解、FIR滤波器组以及公共空间模式算法提出了一种脑电特征提取方法。预处理去除伪迹后的信号首先经过集合经验模式算法获得多个模函数,然后选择出包含μ节律和β节律范围的分量实现信号重构,重构后的脑电信号作为带通滤波器组的输入得到若干子带信号集合,从每个子带信号中提取CSP特征,最后将提取的特征经过支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。运用该方法对脑-计算机接口(brain-computer interface,BCI)竞赛数据集进行分类,实验表明该方法能够自适应地提取、筛选和判别每个受试者的空间CSP特征,分类准确率达96.53%。
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关键词
集合经验
模式
分解
公共空间模式分解
FIR滤波器组
支持向量机
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职称材料
题名
公共空间模式算法结合经验模式分解的EEG特征提取
被引量:
13
1
作者
张学军
黄婉露
黄丽亚
成谢锋
机构
南京邮电大学电子科学与工程学院
江苏省射频集成与微组装工程实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第13期9-15,54,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61271334)
文摘
常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量。该算法对预处理后的信号进行经验模式(EMD)分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),观察并计算每个IMF分量的能量谱,筛选有效的IMF频段(5~28 Hz),使用改进的CSP滤波器进行滤波获取特征,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。分类结果得到9位受试的想象运动平均分类正确率为92%,证实了该算法的可行性与有效性。
关键词
脑电信号
经验
模式
分解
公共空间模式分解
Keywords
Electroencephalogram(EEG)
Empirical Mode Decomposition(EMD)
Common Spatial Pattern(CSP)
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取
被引量:
3
2
作者
张学军
霍延
黄丽亚
成谢锋
机构
南京邮电大学电子与光学工程学院
南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第1期109-117,共9页
基金
国家自然科学基金(61271334)
文摘
公共空间模式(common spatial pattern,CSP)能够较好地提取运动想象任务时脑电信号的判别特性,但是其性能与大脑进行想象任务的频带相关。为了确定这样一组频带实现精确的分类,基于集合经验模式分解、FIR滤波器组以及公共空间模式算法提出了一种脑电特征提取方法。预处理去除伪迹后的信号首先经过集合经验模式算法获得多个模函数,然后选择出包含μ节律和β节律范围的分量实现信号重构,重构后的脑电信号作为带通滤波器组的输入得到若干子带信号集合,从每个子带信号中提取CSP特征,最后将提取的特征经过支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。运用该方法对脑-计算机接口(brain-computer interface,BCI)竞赛数据集进行分类,实验表明该方法能够自适应地提取、筛选和判别每个受试者的空间CSP特征,分类准确率达96.53%。
关键词
集合经验
模式
分解
公共空间模式分解
FIR滤波器组
支持向量机
Keywords
ensemble empirical mode decomposition
common spatial pattern
FIR filter bank
support vector machine
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
公共空间模式算法结合经验模式分解的EEG特征提取
张学军
黄婉露
黄丽亚
成谢锋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
13
下载PDF
职称材料
2
基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取
张学军
霍延
黄丽亚
成谢锋
《科学技术与工程》
北大核心
2020
3
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职称材料
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