| 基于HHT和PSO-C-均值算法的ECoG分类 |
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| 引用本文： | 吕俊,李胜勇.基于HHT和PSO-C-均值算法的ECoG分类[J].武汉理工大学学报,2008,30(1):102-105. |
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| 作者姓名： | 吕俊 李胜勇 |
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| 作者单位： | 华南理工大学电信学院,广州,510641 |
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| 摘 要： | 皮层脑电图信号(electrocorticogram, ECoG)非平稳,如何提取有效的特征,设计恰当的分类器是ECoG脑-机接口研究的关键问题.该文提出了基于希尔伯特-黄变换的ECoG窄带特征提取和压缩方法,并且封装了粒子群优化和C-均值算法以调整特征权重,改善分类效果.采用BCI Competition Ⅲ 数据集Ⅰ进行实验,结果表明:只需6个电极即可获得93%的分类精度.
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| 关 键 词： | ECoG脑-机接口 希尔伯特-黄变换 粒子群优化 C-均值算法 均值算法 ECoG 分类精度 Algorithm Based 电极 结果 实验 数据集 Competition 分类效果 改善 特征权重 调整 粒子群优化 封装 压缩方法 特征提取 变换 希尔伯特 |
| 文章编号： | 1671-4431(2008)01-0102-04 |
| 修稿时间： | 2007年9月26日 |
ECoG Signal Classification Based on HHT and PSO-C-means Algorithm |
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| LV Jun,LI Sheng-yong.ECoG Signal Classification Based on HHT and PSO-C-means Algorithm[J].Journal of Wuhan University of Technology,2008,30(1):102-105. |
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| Authors: | LV Jun LI Sheng-yong |
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