基于DTCWT和CSP的脑电信号特征提取

发布时间：2017-08-31 13:10

  本文关键词：基于DTCWT和CSP的脑电信号特征提取

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【摘要】：针对运动想象脑电信号中存在很多与运动想象无关的频率信号和共空间模式特征提取方法缺少频率信息处理的问题,提出了一种双树复小波变换与共空间模式相结合的特征提取方法.该方法首先选取C3、Cz、C4 3个通道的脑电信号进行上采样,并利用双树复小波变换多尺度分解,获取适当的频段并在相应尺度下进行信号重构;然后将各频段的三通道重构信号联合输入到空间滤波器以得到所需的六维特征向量;最后利用支持向量机来完成两类运动想象任务的分类.采用BCI CompetitionⅣ提供的Dataset 1数据进行实验验证,与CSP、FBCSP、WPD-CSP方法进行比较,7名受试者的训练数据平均分类正确率可达到96.0%,测试数据平均分类正确率达到86.7%.实验结果表明了所提方法的有效性.
【作者单位】： 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;
【关键词】： 脑-机接口 运动想象 双树复小波变换 共空间模式
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61201302) 国家留学基金资助项目(201308330297) 浙江省自然科学基金资助项目(LY15F010009) 浙江省国际科技合作项目(2013C24016)
【分类号】：R318.04;TN911.7
【正文快照】： 0引言对于那些神经肌肉系统功能严重损伤的患者来说,急需一种新的与外界进行交流的方法.而脑-机接口(BCI)正是这样的一种方法,它不依赖脑外周围神经系统及肌肉组织,是在人脑和计算机或其他电子设备之间建立的一种直接的信息交流和控制通道[1-3].目前,适用于BCI的脑电信号类型

【参考文献】

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本文编号：765766