【摘 要】
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针对多类运动想象脑电信号个体差异性强和分类正确率比较低的问题,提出了一种时-空-频域相结合的脑电信号分析方法：首先利用小波包对EEG原始信号进行分解,根据EEG信号的频域分
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针对多类运动想象脑电信号个体差异性强和分类正确率比较低的问题,提出了一种时-空-频域相结合的脑电信号分析方法：首先利用小波包对EEG原始信号进行分解,根据EEG信号的频域分布提取出运动想象脑电节律,通过“一对多”共空间模式（CSP）算法对不同运动想象任务的脑电节律进行空间滤波提取特征;然后将特征向量输入到“一对多”模式下的支持向量机（SVM）中,并利用判断决策函数值的方法对SVM的输出结果进行融合;最后通过引入时间窗对脑电信号进行时域滤波,消除运动想象开始和结束时脑电的波动,进一步提高信号信噪比和算法的分
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