改进的FCM算法及其在脑电信号处理中的应用

发布时间：2018-03-11 16:23

  本文选题：脑机接口　切入点：经验模式分解　出处：《重庆大学学报》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对脑电信号的常用识别方法都基于监督型分类算法,需要一定数量的训练数据对分类器进行训练,无法满足实时应用的要求。提出基于数据点密度大小和马氏距离的改进模糊C-均值(FCM)非监督分类算法,对2003年第二届BCI大赛脑电信号分类。首先采用经验模式分解(EMD)算法对脑电信号进行分解,提取相应特征值,再经改进的FCM算法对输入的特征值进行分类。实验结果证明了改进算法在脑电信号分类应用中的可行性和有效性。
[Abstract]:The commonly used recognition methods for EEG signals are based on supervised classification algorithms, which need a certain amount of training data to train the classifier. An improved fuzzy C- mean FCM-based unsupervised classification algorithm based on data point density and Markov distance is proposed. In 2003, the EEG signals of the second BCI contest were classified. Firstly, the empirical mode decomposition (EMD) algorithm was used to decompose the EEG signals and extract the corresponding eigenvalues. The improved FCM algorithm is used to classify the input eigenvalues. The experimental results show that the improved algorithm is feasible and effective in EEG classification.
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;成都工业学院电气与电子工程系;
【基金】：四川省教育厅重点项目(2013SZA0153) 四川省应用基础研究计划项目(2013SZZZ026)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1598951