公共空间模式算法结合经验模式分解的EEG特征提取

发布时间：2018-06-23 09:26

  本文选题：脑电信号 + 经验模式分解　； 参考：《计算机工程与应用》2017年13期

【摘要】：常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量。该算法对预处理后的信号进行经验模式(EMD)分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),观察并计算每个IMF分量的能量谱,筛选有效的IMF频段(5~28 Hz),使用改进的CSP滤波器进行滤波获取特征,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。分类结果得到9位受试的想象运动平均分类正确率为92%,证实了该算法的可行性与有效性。
[Abstract]:The conventional common space mode decomposition method requires a large number of input channels, and its development is limited due to the lack of frequency-domain information. In order to overcome these shortcomings, the empirical Mode decomposition (EMD) is combined with the common space mode algorithm to change the CSP filter composition selection method, and an EMD-CSP algorithm is proposed to obtain the eigenvector. The pre-processed signal is decomposed by empirical mode (EMD), and the intrinsic mode functions (IMFs) are obtained. The energy spectrum of each IMF component is observed and calculated, and the effective IMF frequency band (528 Hz) is selected. The improved CSP filter is used to obtain the features. Finally, support Vector Machine (SVM) is used to classify. The results show that the average classification accuracy of the proposed method is 92, which proves the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 南京邮电大学电子科学与工程学院;江苏省射频集成与微组装工程实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61271334)
【分类号】：R318;TN911.7

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本文编号：2056661