微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2011年
9期
184-186
,共3页
林江凯%陈民铀%张莉%张聪誉
林江凱%陳民鈾%張莉%張聰譽
림강개%진민유%장리%장총예
运动想象%脑电信号%离散小波变换%自组织神经网络%粒子群优化支持向量机
運動想象%腦電信號%離散小波變換%自組織神經網絡%粒子群優化支持嚮量機
운동상상%뇌전신호%리산소파변환%자조직신경망락%입자군우화지지향량궤
为解决运动想象脑电信号(EEG)的多分类问题,本文提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的EEG分类方法,采用NEUROSCAN平台设计实验自测数据,对想象左手握握力器,右手握握力器,右脚踩油门三类运动想象任务进行了分类识别研究.采用FFT和IFFT对信号进行预处理,采用离散小波分析(DWT)提取能量值,并结合小波系数作为组合特征,分类效果明显好于BP和自组织神经网络(SOM)分类器.
為解決運動想象腦電信號(EEG)的多分類問題,本文提齣瞭一種基于粒子群優化支持嚮量機(PSO-SVM)的EEG分類方法,採用NEUROSCAN平檯設計實驗自測數據,對想象左手握握力器,右手握握力器,右腳踩油門三類運動想象任務進行瞭分類識彆研究.採用FFT和IFFT對信號進行預處理,採用離散小波分析(DWT)提取能量值,併結閤小波繫數作為組閤特徵,分類效果明顯好于BP和自組織神經網絡(SOM)分類器.
위해결운동상상뇌전신호(EEG)적다분류문제,본문제출료일충기우입자군우화지지향량궤(PSO-SVM)적EEG분류방법,채용NEUROSCAN평태설계실험자측수거,대상상좌수악악력기,우수악악력기,우각채유문삼류운동상상임무진행료분류식별연구.채용FFT화IFFT대신호진행예처리,채용리산소파분석(DWT)제취능량치,병결합소파계수작위조합특정,분류효과명현호우BP화자조직신경망락(SOM)분류기.
