双树复小波特征在运动想象脑电识别中的应用

发布时间：2019-01-12 12:37

【摘要】：提出了一种基于双树复小波变换的运动想象脑电信号特征提取方法。针对传统离散小波抗混叠性差的缺陷,采用双树复小波变换对脑电信号进行分解与重构,得到各子带信号能量并进行归一化处理,选取α、β节律信号的归一化能量作为想象运动的特征进行SVM分类。通过对仿真信号的分析,证实双树复小波变换具有良好的混叠抑制能力和抗噪性。最后选用国际脑机接口竞赛和实验室实测的运动想象数据进行分类识别。实验结果表明,双树复小波变换是一种有效的特征提取方法,其运动想象特征的识别率要优于常用的特征分析方法。
[Abstract]:A method for feature extraction of motion imaginary EEG signal based on double tree complex wavelet transform is proposed. In view of the defect of the traditional discrete wavelet, the double tree complex wavelet transform is used to decompose and reconstruct the EEG signal. The energy of each sub-band signal is obtained and normalized. The normalized energy of 尾-rhythm signal is classified by SVM as the characteristic of imaginary motion. By analyzing the simulation signal, it is proved that the dual tree complex wavelet transform has good aliasing suppression ability and anti-noise ability. Finally, the international brain computer interface competition and the motion imagination data measured in the laboratory are selected for classification and recognition. The experimental results show that the dual-tree complex wavelet transform is an effective feature extraction method and the recognition rate of its motion imagination features is better than that of the commonly used feature analysis methods.
【作者单位】： 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(61172134) 浙江省国际科技合作项目(2013C24016)
【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：2407782