基于局部均值分解与样本熵的脑电信号特征提取与分类

发布时间：2018-05-23 23:27

  本文选题：脑机接口 + 特征提取　； 参考：《计算机工程》2017年02期

【摘要】：针对运动想象脑电信号的识别问题,提出一种改进的脑电信号特征提取与分类方法。利用局部均值分解算法将原始信号分解为一系列乘积函数(PF)分量,根据μ节律和β节律范围内的脑电信号剔除无意义的PF分量。通过特征时间选择原则,选取4 s~6 s运动想象脑电信号作为分类数据,分别计算C_3,C_4导联信号二阶和三阶PF分量样本熵的和,并将其均值MSampEn(C_3,C_4)作为输入元素构造脑电特征向量,利用支持向量机进行分类预测以识别左右手想象运动。实验结果表明,与经验模态分解以及总体经验模态分解方法相比,该特征提取方法具有更高的分类准确率。
[Abstract]:An improved method for feature extraction and classification of motion imaginary EEG signals is proposed. The local mean decomposition algorithm is used to decompose the original signal into a series of product function (PFV) components, and the pointless PF component is eliminated according to the range of 渭 rhythm and 尾 rhythm. According to the principle of feature time selection, the EEG signals of motion imagination of 4 sgs / 6 s are selected as classification data, and the sum of sample entropy of second order and third order PF components of CSP / C _ 4 leads are calculated respectively, and the mean value of M _ SampEnC _ (3) _ (C _ (3) C _ (4) is used as input element to construct the eigenvector of EEG. Support vector machine (SVM) is used to classify and predict the motion of the left and right hand. The experimental results show that the feature extraction method has a higher classification accuracy than the empirical mode decomposition and the total empirical mode decomposition.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;国网山西省电力公司太原供电公司;
【基金】：山西省青年基金“多模态视听觉脑电信号相关性研究”(2013021016-3)
【分类号】：R318;TN911.7

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本文编号：1926808