三类运动想象脑电信号的离线分析研究

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为解决运动想象脑电信号(EEG)的多分类问题,本文提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的EEG分类方法,采用NEUROSCAN平台设计实验自测数据,对想象左手握握力器,右手握握力器,右脚踩油门三类运动想象任务进行了分类识别研究。采用FFT和IFFT对信号进行预处理,采用离散小波分析(DWT)提取能量值,并结合小波系数作为组合特征,分类效果明显好于BP和自组织神经网络(SOM)分类器。
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