【摘 要】
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常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和公共空间模式算法结合,
【机 构】
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南京邮电大学电子科学与工程学院,江苏省射频集成与微组装工程实验室
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常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量。该算法对预处理后的信号进行经验模式（EMD）分解,得到固有模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMFs）,观察并计算每个IMF分量的能量谱,筛选有效的IMF频段（5~28 Hz）,使用改进的CSP滤波器进行滤波获取特征,
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