【摘 要】
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为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
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为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,然后根据不同脑思维任务下左右半脑各导联间的差异性对各个导联对求取不对称率构成分类特征向量,最后利用SVM分类器对其进行分类.实验结果表明:相对于一般的小波包分解,最优小波包基和自回归特征抽取方法,该方法对5类不同脑思维任务的所有10种不同组合任务对的平均分类预测精度可以达到95.41%~99.65%.
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