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小波包变换和极限学习机相融合的脑电信号识别方法

发布时间:2017-10-28 11:16

  本文关键词:小波包变换和极限学习机相融合的脑电信号识别方法


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【摘要】:为了提高脑电信的识别效果,提出一种小波包变换和极限学习机相融合的脑电信号识别方法.采用傅里叶变换对采集的脑电数据进行去噪处理,用小波包变换方法提取小波节律能量均值和小波包能量熵作为特征量,并用极限学习机进行分类.仿真实验结果表明,极限学习机分类速度快、泛化性能好,相对于其他脑电信号识别方法,能有效地提高脑电信号识别的正确率.
【作者单位】: 武汉学院信息及传播学院;
【关键词】脑电信号识别 傅里叶变换 小波包变换 极限学习机
【基金】:湖北省高等学校教学研究项目(2012458)
【分类号】:TN911.7
【正文快照】: 脑电信号属于信噪比低的微弱信号,极易受到各种电信号干扰,具有非平稳性、非线性、节律性等特点[1-2].脑电信号识别实际是一种分类问题,主要包括特征提取和分类器构建两个步骤.特征提取是信号研究问题的关键所在,主要方法有功率谱法、傅里叶变换法、AR模型法、小波分析法等[3-

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本文编号:1108003

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