【摘 要】
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目的 为实现运动功能障碍患者的运动意愿,基于脑-机接口（brain-computer interface,BCI）的康复训练技术是近年来的研究热点。脑-机接口的关键技术是快速准确地识别出与运动想象
【基金项目】
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国家科技支撑计划（2015BAI06B00）资助
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目的 为实现运动功能障碍患者的运动意愿,基于脑-机接口（brain-computer interface,BCI）的康复训练技术是近年来的研究热点。脑-机接口的关键技术是快速准确地识别出与运动想象相关的脑电模式。针对脑电信号非平稳及个性化差异等特点,利用小波包理论和核函数极限学习机（extreme learning machine,ELM）方法,提出一种自适应的特征分类方法来提高脑电信号的分类识别率。方法 由于小波包存在着频带交错的现象,所以首先利用距离准则将自适应提取的最优小波包的平均能量作为特征向量,
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