基于共空间模式与决策树支持向量机的运动想象脑电信号分类

针对脑电信号(Electroencephalogram,EEG)采集易受干扰导致EEG分类准确率低的问题,提出一种基于共空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)与决策树支持向量机法(Decision Tree Support Vector Machine,DTSVM)相融合的运动想象脑电信号处理方法。首先利用CSP算法对运动想象的EEG特征值进行特征提取,其次运用线性判别分析法(Linear Discriminant Analysis,LDA)、自适应增强分类法(Adaptive Boosting,Adaboost)和决策树支持向量机法分别对特征进行分类,最后通过实验对比发现,利用决策树支持向量机进行分类的分类效果最佳,分类准确率最高可达到92.52%。