基于遗传算法特征选择的自回归模型脑电信号识别

发布时间：2017-12-14 20:26

  本文关键词：基于遗传算法特征选择的自回归模型脑电信号识别

  更多相关文章： 运动想象 脑机接口 自回归模型 遗传算法 特征选择 支持向量机

【摘要】：针对单一种类特征提取方法所得特征信息量不足的问题,通过自回归模型(AR)与小波变换2种方法实现特征提取,在合并特征集后,采用遗传算法进行最优特征集选择。对运动想象脑电信号进行AR建模,将估计得到的参数作为时域特征,并结合小波变换的时频域特征构建特征集,使用基于k最近邻的分类错误率作为适应度函数,实现对特征向量的选择。运用支持向量机等分类方法验证特征选择效果,结果表明,通过遗传算法进行特征选择,可去除冗余的特征信息,分类正确率达到96.43%。
【作者单位】： 宁波大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61071198) 浙江省自然科学基金资助项目(LY13F010015)
【分类号】：TP18;R338
【正文快照】： 中文引用格式:牛晓青,叶庆卫,周宇,等.基于遗传算法特征选择的自回归模型脑电信号识别[J].计算机工程,2016,42(3):283-288,294.英文引用格式:Niu Xiaoqing,Ye Qingwei,Zhou Yu,et al.Autoregressive Model Electroencephalogram SignalIdentification Based on Feature Select

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