基于小波分解的脑电信号特征提取

发布时间：2017-11-17 07:09

  本文关键词：基于小波分解的脑电信号特征提取

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【摘要】：该文针对脑电特征提取数据量大、分类性能较差等缺点,采用离散小波变换的方法来进行特征提取。分析了小波变换特征提取的特点和特征表示方式,用Daubechies小波函数对基于运动想象的脑电信号进行四层分解,抽取小波变换的重要子带小波系数,小波系数均值和小波系数方差组成不同的特征向量。该文采用神经网络分类器进行分类,实验结果表明,基于重要子带小波系数均值和方差形成的特征向量具有更高的分类性能,为利用脑电识别人的不同意图提供了快速而有效的手段。
【作者单位】： 吉林大学通信工程学院;
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种不依赖于脑的正常输出通路的通信系统,是一种新的人机接口方式,其实质是通过脑电信号的变化来识别人的意图,实现人机交流。BCI技术在许多领域中正受到世界广泛的关注。BCI的研究涉及多种学科,许多疑难问题还有待解决,其中特征的

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本文编号：1195189