【摘 要】
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脑-机接口(brain-computer interface,BCI)技术在近几十年取得了极大发展,尤其在运动障碍患者的康复训练中得到了大量的应用。脑-机接口技术包含信号采集、预处理、特征提取
【机 构】
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南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院,南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271334)
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脑-机接口(brain-computer interface,BCI)技术在近几十年取得了极大发展,尤其在运动障碍患者的康复训练中得到了大量的应用。脑-机接口技术包含信号采集、预处理、特征提取、分类以及外部设备控制几个部分。其中,如何更好地对信号进行特征提取并准确分类一直都是人们重点关注的问题。该文提出了一种新的特征提取算法分析运动想象(motor imagery,MI)产生的脑电波(electroencephalogram,EEG)信号,主要基于经验模式分解(empirical mode decompo
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