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基于小波包和ICA的ERD/ERS脑电信号特征提取 总被引：1，自引：0，他引：1
在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征提取,采用了一种优化的基于小波包的ICA（独立成分分析）法,用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步/同步（Event Related Desynchronization or Event Related Synchronization ERD/ERS）信号。利用小波包对脑电信号进行分解去除不同脑电信号之间的统计相关性,抽取包含ERD/ERS现象的特征频带,对每个特征频带分别进行ICA分解,获取与ERD/ERS现象相关的μ节律和β节律。最后引入ERD/ERS系数作为量化指标进行想象动作的识别。分类仿真结果表明,上述方法能够显著增强运动想象脑电信号的ERD/ERS特征信息,对比与独立使用某一种方法,两种方法结合更能有效的提取脑电信号特征波。 相似文献
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针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器.实验以“BCI Competition 2005”中的DatasetⅢa为例,先对采集的4类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类.结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12％,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果. 相似文献
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