【摘 要】
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针对目前P300脑电信号微弱及分类准确率低等问题,在已有的脑电信号特征提取方法的基础上,根据脑电信号在时域、频域以及空域都存在特征的特点,提出了一种将时域特征、频域特
【基金项目】
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吉林省自然科学基金项目（20150101013JC)
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针对目前P300脑电信号微弱及分类准确率低等问题,在已有的脑电信号特征提取方法的基础上,根据脑电信号在时域、频域以及空域都存在特征的特点,提出了一种将时域特征、频域特征和空域特征融合的脑电信号特征提取方法。首先,对数据进行预处理,去除噪声及伪迹;然后,对预处理后的数据进行分段叠加平均,求取时域能量熵作为时域特征,以小波变换后得到的近似系数为频域特征,通过ICA算法得到的混合矩阵为空域特征;最后使用SVM作为分类器,在BCI竞赛Ⅲ的字符拼写数据中对所提出的方案进行验证,结果表明,对P300脑电信号进行多域特
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