基于噪声辅助快速多维经验模式分解的运动想象脑电信号分类方法

发布时间：2020-12-24 00:30

　　脑机接口是一项新兴的技术,它可以处理分析采集到的运动想象脑电信号,从而实现对外部辅助设备的控制。针对目前运动想象脑电信号处理方法计算效率低、分类准确率不高等问题,提出了一种新的基于噪声辅助快速多维经验模式分解（NA-FMEMD）的运动想象脑电信号分类方法。该方法首先利用NA-FMEMD得到全部的多维本征模式函数和趋势项;接着,根据平均频率选取特定的信号层,构建出新的多维信号;然后,通过共空间模式提取出脑电信号的特征向量;最后,将特征向量输入支持向量机分类器中进行分类。分别采用仿真数据和BCI Competition IV数据进行测试,并与基于噪声辅助多维经验模式分解（NA-MEMD）的方法进行比较,验证了所提方法的有效性和优势。 

【文章来源】：智能科学与技术学报. 2020年03期

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

基于NA-FMEMD的运动想象脑电信号分类方法流程

·244·智能科学与技术学报第2卷图2仿真信号时序图图3利用NA-MEMD算法对仿真信号进行分解的结果图4利用NA-FMEMD算法对仿真信号进行分解的结果

·244·智能科学与技术学报第2卷图2仿真信号时序图图3利用NA-MEMD算法对仿真信号进行分解的结果图4利用NA-FMEMD算法对仿真信号进行分解的结果


本文编号：2934628