【摘 要】
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针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消
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针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别。对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果。
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