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一种基于双特征的联合脑-机接口系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
与传统基于单一脑电信号的脑-机接口相比,基于多种特征信号的联合脑-机接口能有效提高脑-机接口性能.在基于稳态视觉诱发电位和P300诱发电位的联合使用的可行性基础上,提出了新的刺激编码方式,构建了一种基于两种特征的联合脑-机接口系统.通过设计3×3字符刺激矩阵,矩阵中纵列按各自设定频率闪烁诱发稳态视觉诱发电位,横行随机出现蓝色框诱发P300.实验表明,当受试者注视并关注目标字符,两种特征脑电信号能够被同时诱发,且对脑电信号中两种特征进行识别能够检测出受试者选取的字符.与传统基于P300的字符脑-机接口相比,刺激诱发时间减少了一半,从根本上提高了脑-机接口的速度.在以后工作中,系统可以扩展到更大矩阵(如6×6),构建更为实用的联合脑-机接口系统. 相似文献
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本文对Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform)理论做了仿真研究,并通过仿真实验对非平稳信号作经验模式分解(Empirical Mode Decomposition),得到它的固有模态函数(Intrinsic Mode Function)分量;对各个分量作Hilbert变换,得到瞬时频率,并构造希尔伯特谱-时间-频率的时频分布图。通过与短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform)、小波变换(Wavelet Transform)的分析比较,Hilbert-Huang变换方法更能反应原始数据的固有特性,有更好的时频聚集性,更适用于对突变信号和非平稳信号的处理。 相似文献
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本文对Hilbert—Huang变换(Hilbert-Huang Transform)理论做了仿真研究,并通过仿真实验对非平稳信号作经验模式分解(Empirical Mode Decomposition),得到它的固有模态函数(Intrinsic Mode Function)分量;对各个分量作Hilbert变换,得到瞬时频率,并构造希尔伯特谱-时间-频率的时频分布图。通过与短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform)、小波变换(Wavelet Tramform的分析比较,Hilbert—Huang变换方法更能反应原始数据的固有特性,有更好的时频聚集性,更适用于对突变信号和非平稳信号的处理。 相似文献
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基于Hilbert-Huang变换的语音信号分离 总被引:1,自引:0,他引:1
针对短时傅里叶变换不能正确得到非平稳信号的能量频率分布问题,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的单信道语音信号分离的算法。该算法首先对分解得到的各内蕴模式函数分量(IMF)进行Hilbert变换,得到混合信号时频面上的Hilbert谱,然后对混合信号的Hilbert谱运用独立子空间分析的方法得出代表各个独立源信号的子空间,并对其求逆变换,从而恢复出各个源信号。通过仿真实验验证了此算法的正确性和有效性,且与短时傅里叶变换时频分析法相比较,其分离性能明显得到改善,显示了Hilbert-Huang变换在处理非平稳信号的优越性。 相似文献
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在分析Hilbert-Huang 变换算法的基础上,利用此变换对打鼾者的鼾音信号进行了分析。通过经验模态分解把鼾音信号分解为一系列固有模态函数,并分析了各固有模态的频率特征,对各模态的生物学意义进行了描述。对固有模态函数进行了Hilbert变换,建立了鼾音信号的Hilbert谱和边际谱。结果表明Hilbert比小波变换所建立的时频分布具有更好的时频分辨率,解决了时间分辨率和频率分辨率互相影响的问题;从实际看边际谱比傅里叶谱有更准确的物理意义。Hilbert 谱和边际谱为脉搏信号的特征提取和模式识别提供了可靠的依据。 相似文献
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彭仁旺 《计算机测量与控制》2020,28(1):189-194
脑电信号的非线性、非平稳性造成对运动想象脑电信号的分类识别存在特征提取困难、可区分性低以及分类识别性能差等问题。本文提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和支撑向量机(Support Vector Machine, SVM)的运动想象脑电信号分类方法,充分利用EMD算法在处理非线性、非平稳信号的自适应性以及SVM在小样本条件的高识别性能和强泛化能力。首先利用EMD算法将C3、C4导联信号分解为一系列本征模函数(Intrinsic Mode Function, IMF),然后从IMF的信息和能量等维度提取特征将脑电信号转换至区分性更强的特征域,最后利用SVM进行分类识别。采用国际BCI竞赛2003中的Graz数据进行验证,所提方法可以得到94.6%的正确识别率,为在线脑-机接口系统的研究提供了新的思路。 相似文献
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于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)瞬时频率估计是一种新的时频分析方法,它具有良好的时频局部化特征,适用于电力系统故障分析。它是通过EMD方法提取非平稳信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),再进行Hilbert变换即可得到各信号分量的瞬时频率,对其进行分析即可检测到信号发生故障和扰动的准确时刻。此方法从根本上摆脱了傅立叶分析的局限性,通过对中性点不接地系统中由单相接地故障激发铁磁谐振的仿真,验证了此方法的有效性。 相似文献
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针对列车高速运行时易出现蛇行失稳这一问题,提出了一种改进的集合经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)香农熵-最小二乘法支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)的高速列车蛇行失稳诊断方法。首先通过MEEMD对列车330Km/h~350Km/h时转向架构架的横向振动信号进行分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),再通过Hilbert变换(HT)分析其时频聚集性,同时提取IMF分量的香农熵特征,最后用LSSVM进行训练和识别。结果表明,转向架蛇行失稳状态下的时频分布的聚集性较正常状态下好,并且MEEMD香农熵-LSSVM方法的识别率和计算耗时优于EEMD-SVM方法,识别率达到96.67%。 相似文献
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脑-计算机接口载波成分的单次提取 总被引:1,自引:0,他引:1
官金安 《计算机工程与应用》2006,42(9):19-22
利用脑-机接口这种新颖的人-机交互模式构建一种脑控拼写器,用于帮助高位截瘫患者实现与外界的交流。该系统采用模拟人类自然阅读的诱发模式,大脑自主地进行选择性输入。在这种实时通信模式中,不能采用认知科学实验及临床中的常规叠加平均方法来提取VEP,而必须实现特征信号的单次识别。本文利用支持向量机分类器对三名被试的脑电信号的载波成分进行了单次提取,特征数据来自通道Pz,以300ms~600ms时段的P300成分作为特征信号,对靶刺激的正确识别率分别为91.3%、88.9%和91.5%,证明了诱发模式的先进性,为系统的实现打下了基础。 相似文献
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从智能处理与不确定性的角度, 探讨了脑机接口中的核心问题-EEG模式特征的识别和分类. 针对EEG模式分类中所存在的不确定性问题, 从EEG的特征提取和分类模型构建两个方面进行了分析, 并提出了解决问题的方法和对策. 以P300成分为例, 从导联选择、滤波处理和时间窗处理三方面进行特征提取, 采用贝叶斯线性判别分析的方法进行模式分类. 最后以第三届脑机接口竞赛P300字符输入的数据为实验, 分别采用3种不同的方法进行数据分析, 通过分类准确率和不同重复次数下性能的比较, 实验结果表明了本文特征提取和模式分类方法的有效性. 相似文献
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针对空间目标的不合作性特点以及Adaboost集成学习算法的过拟合问题, 提出了一种基于组合特征和改进Adaboost的空间目标图像识别算法. 将空间目标图像的几何特征和变换特征进行融合, 从不同的方面更精确地描述目标信息, 并对Adaboost算法进行改进, 根据样本在权重上的分布情况, 在训练时进行分段更新权重, 从而缓解分类器的过拟合现象, 提高目标识别的稳定性. 通过仿真实验证明, 与传统的Adaboost算法相比, 本文算法在空间目标图像识别中取得了更好的效果. 相似文献
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利用小波分析方法将汉字图象分解为横、撇、竖、捺4个方向的分量,然后结合弹性网络技术,提出了进行了手写体汉字特征提取的一种新方法,实验结果显示此方法是行之有效的。 相似文献
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随着科技的发展,人们对于计算机能力的提高日益强大,从而推动了人机交互技术的不断发展。类似于传统的人机交互方式(键盘,鼠标,遥控器等),脑机接口(BrainComputerInterface,BCI)技术同样也可以被当作成一种人机交互方式。在字符输入中,以往的诱发界面常用6×6矩阵(26个字母加10个阿拉伯数字),并按照一定顺序排列并以横、列方式进行闪烁,然后利用P300来分析所输入的字符。本文按照字母出现频率不同以一定方式组合成不同的诱发界面,通过对比找出高性能的BCI打字机。为以后BCI系统诱发界面应用中提供一些必要的参考依据。 相似文献
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近年来,集成学习(Ensemble Learning,EL)分类方法成为土地覆被分类的研究热点,尤其是Boosting集成分类方法具有分类精度高、泛化能力强,在土地覆被分类中得到了显著的应用。但是,Boosting集成分类方法对噪声很敏感,如果训练样本含有噪声时,Boosting算法可能会失效,这是该方法的局限性。为了解决Boosting集成方法在土地覆被分类中存在的问题,有效克服噪声的影响,减少分类结果中的“椒盐”现象和提高分类精度,提出了基于双树复小波分解的Boosting集成学习分类方法。该方法对影像的光谱波段进行一层双树复小波分解,降低图像的噪声,将分解后的各波段作为Boosting集成学习的输入,得到最终的分类结果。实验先后比较了GBDT、XGBoost、LightGBM 3种Boosting集成学习算法在SPOT 6和Sentinel-2A影像上的分类效果。结果表明:(1)在SPOT 6影像上,3种Boosting集成算法总体分类精度均高于90%;DTCWTLightGBM分类总体精度最高,达到94.73%,Kappa系数为0.93,比LightGBM总体精度提高了1.1%... 相似文献
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提出了一种小波包变换和蚁群算法相结合的纹理分类新方法。首先采用小波包变换提取纹理图像的纹理特征向量,然后用蚁群算法进行训练和分类。实验表明小波包变换和蚁群算法应用到纹理分类领域,是一次有效的尝试。 相似文献