基于EMD和PCA的P300分类算法

提出一种基于经验模态分解(EMD)及主分量分析(PCA)的分类算法,采用支持向量机(SVM)对P300脑电信号字符拼写实验进行分类,通过EMD变换对P300脑电信号分解,从而达到去噪增强特征的效果,使用PCA方法对原始P300信号进行特征提取和集中,并送入SVM中实现分类。实验结果表明,该算法能获得高达96%的分类正确率。