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EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法
被引量:
2
1
作者
张学军
王龙强
+2 位作者
黄婉露
黄丽亚
成谢锋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第24期149-155,共7页
基于经验模式分解和共空间模式,结合最优波长空间滤波,提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解,得到固有模态函数,选择合适的固有模态函数进行信号的重构,然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换,得到...
基于经验模式分解和共空间模式,结合最优波长空间滤波,提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解,得到固有模态函数,选择合适的固有模态函数进行信号的重构,然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换,得到最优的波长选择信号,再经共空间模式投影映射,提取相应的特征向量,最后利用支持向量机进行分类。运用该方法对9位受试者进行分类结果分析,平均分类准确率在95%以上,实验表明,提出的算法具有较好的分类识别性。
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关键词
经验模式分解
共空间滤波模式
最优波长空间滤波
固有模态函数
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职称材料
题名
EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法
被引量:
2
1
作者
张学军
王龙强
黄婉露
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
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第24期149-155,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61271334).
文摘
基于经验模式分解和共空间模式,结合最优波长空间滤波,提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解,得到固有模态函数,选择合适的固有模态函数进行信号的重构,然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换,得到最优的波长选择信号,再经共空间模式投影映射,提取相应的特征向量,最后利用支持向量机进行分类。运用该方法对9位受试者进行分类结果分析,平均分类准确率在95%以上,实验表明,提出的算法具有较好的分类识别性。
关键词
经验模式分解
共空间滤波模式
最优波长空间滤波
固有模态函数
Keywords
Empiri
c
al Mode De
c
omposition (EMD)
common spatial pattern ( c sp )
Wavelength Optimal
spatial
Filter(WOSF) Intrinsi
c
Mode Fun
c
tions(IMF)
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法
张学军
王龙强
黄婉露
黄丽亚
成谢锋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
2
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职称材料
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参考文献
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