传感技术学报
傳感技術學報
전감기술학보
Journal of Transduction Technology
2010年
6期
782-785
,共4页
特征提取与分类%脑电信号%事件相关同步化/去同步化%能量%小波包分析
特徵提取與分類%腦電信號%事件相關同步化/去同步化%能量%小波包分析
특정제취여분류%뇌전신호%사건상관동보화/거동보화%능량%소파포분석
为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值.根据运动想象脑电信号特点,构造左右通道信号能量差值的符号特性作为分类判别依据,进行分类测试,方法简单.初步实验结果表明,所利用的两种方法的分类正确率达87.857%.
為瞭快速、有效地提取腦電特徵,提高分類正確率,採用帶通濾波和小波包分析的方法提取Mu、Beta節律對應的腦電信號,在時域範圍內,將信號幅度的平方作為能量特徵值;在頻域範圍內,採用AR模型功率譜估計法所得的功率譜密度作為能量特徵值.根據運動想象腦電信號特點,構造左右通道信號能量差值的符號特性作為分類判彆依據,進行分類測試,方法簡單.初步實驗結果錶明,所利用的兩種方法的分類正確率達87.857%.
위료쾌속、유효지제취뇌전특정,제고분류정학솔,채용대통려파화소파포분석적방법제취Mu、Beta절률대응적뇌전신호,재시역범위내,장신호폭도적평방작위능량특정치;재빈역범위내,채용AR모형공솔보고계법소득적공솔보밀도작위능량특정치.근거운동상상뇌전신호특점,구조좌우통도신호능량차치적부호특성작위분류판별의거,진행분류측시,방법간단.초보실험결과표명,소이용적량충방법적분류정학솔체87.857%.
