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基于能量特征的左右手运动想象脑信号的识别方法
被引量:
5
1
作者
金晶
王行愚
张秀
《华东理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期536-540,共5页
提出了一种基于能量特征的左右手运动想象识别方法,利用快速傅里叶变换分析特定脑电(μ波和β波)的频率分布,然后利用小波分解去噪,再利用小波包分析脑电能量,提取能量特征,最后基于支持向量机(SVM)进行左右手运动想象的识别。本文把能...
提出了一种基于能量特征的左右手运动想象识别方法,利用快速傅里叶变换分析特定脑电(μ波和β波)的频率分布,然后利用小波分解去噪,再利用小波包分析脑电能量,提取能量特征,最后基于支持向量机(SVM)进行左右手运动想象的识别。本文把能量作为特征的支持向量机(SVM)识别法分别与自适应自回归系数法(AAR)和相同步分析法进行比较。仿真结果表明:在相同样本数据情况下,能量特征作为特征向量的SVM识别准确率明显高于其他2种方法。
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关键词
小波
支持向量机
自适应自回归系数
相同步分析法
下载PDF
职称材料
题名
基于能量特征的左右手运动想象脑信号的识别方法
被引量:
5
1
作者
金晶
王行愚
张秀
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《华东理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期536-540,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60543005
60674089)
文摘
提出了一种基于能量特征的左右手运动想象识别方法,利用快速傅里叶变换分析特定脑电(μ波和β波)的频率分布,然后利用小波分解去噪,再利用小波包分析脑电能量,提取能量特征,最后基于支持向量机(SVM)进行左右手运动想象的识别。本文把能量作为特征的支持向量机(SVM)识别法分别与自适应自回归系数法(AAR)和相同步分析法进行比较。仿真结果表明:在相同样本数据情况下,能量特征作为特征向量的SVM识别准确率明显高于其他2种方法。
关键词
小波
支持向量机
自适应自回归系数
相同步分析法
Keywords
wavelet
SVM
ad slty apti of Technology in 2003. ve autoregressive parameters
phase synchronization analysis
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
操作
1
基于能量特征的左右手运动想象脑信号的识别方法
金晶
王行愚
张秀
《华东理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
5
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