【摘 要】
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目的利用多尺度模糊熵特征提高脑电信号的识别率。方法采用滑动均值滤波使粗粒化后脑电信号各尺度上的序列尽量保留原始信息,然后用多尺度模糊熵进行特征提取,通过Fisher得分
【机 构】
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杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671197)
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目的利用多尺度模糊熵特征提高脑电信号的识别率。方法采用滑动均值滤波使粗粒化后脑电信号各尺度上的序列尽量保留原始信息,然后用多尺度模糊熵进行特征提取,通过Fisher得分对不同尺度模糊熵的特征分类能力排序,选定排序靠前的多尺度模糊熵组成最优特征向量,实现特征降维。结果在BCI Competition实验数据上进行验证,结果表明该方法用支持向量机做分类器,准确率平均达88.94%。结论本文提出的多尺度模糊熵对脑电信号的特征提取方法具有针对性,既提升了识别率又保持了算法效率。
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