【摘 要】
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针对运动想象脑电信号的分类识别,提出一种基于小波变换和共空间模式滤波的方法进行特征提取.对E E G 进行3 层小波分解,提取相关层数小波系数的特征量;同时利用共空间模式对
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针对运动想象脑电信号的分类识别,提出一种基于小波变换和共空间模式滤波的方法进行特征提取.对E E G 进行3 层小波分解,提取相关层数小波系数的特征量;同时利用共空间模式对E E G 进行空间滤波,提取其转换后信号的方差作为特征量,并将这两类特征量进行组合.该方法结合了时频域和空间域的特征信息,可提高分类识别的效果.最后选取B C I2 0 0 3 中D a ta s e t n数据作为样本,分别用极限学习机和基于粒子群算法的支持向量机进行分类识别.实验结果表明极限学习机分类学习时间较快,最优识别率为9
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