运动想象脑电信号特征提取与分类算法研究

针对运动想象脑电信号特征提取困难;分类正确率低的问题;提出了利用小波熵进行特征提取并采用支持向量机（SVM）来分类的算法。计算运动想象脑电信号的功率;通过理论分析选择小波包尺度;对信号功率进行小波包分解并计算其小波包熵（WPE）;提取C3、C4导联的小波包熵插值组成特征向量;将特征向量作为分类器的输入送入支持向量机进行分类。采用国际BCI竞赛2003中的Graz数据进行验证;算法的最高分类正确率达97.56%。算法特征向量维数低、数据量小、分类正确率高;对运动想象脑电信号特征提取及分类的任务可以提供参考方法。