【摘 要】
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运动想象脑电信号的特征提取对脑-机接口研究者是一大难题。针对该问题,介绍了一种相位同步和AR模型系数相结合的特征提取方法。该方法对采集的脑电信号进行Hilbert变换计算
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运动想象脑电信号的特征提取对脑-机接口研究者是一大难题。针对该问题,介绍了一种相位同步和AR模型系数相结合的特征提取方法。该方法对采集的脑电信号进行Hilbert变换计算脑电信号的相位同步特征,选用Burg算法对滤波后的脑电信号进行AR模型谱估计,比较6阶和8阶功率谱密度,求出AR模型的系数为6。采用支持向量机对两种特征组合的14维特征向量进行分类。分类结果显示在Trail的3s~7s期间,相位同步与AR模型系数相结合的特征提取平均分类正确率为82.58%,最高分类正确率达到了88.96%,优于传统的小波
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