【摘 要】
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针对单一种类特征提取方法所得特征信息量不足的问题,通过自回归模型(AR)与小波变换2种方法实现特征提取,在合并特征集后,采用遗传算法进行最优特征集选择。对运动想象脑电信号
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针对单一种类特征提取方法所得特征信息量不足的问题,通过自回归模型(AR)与小波变换2种方法实现特征提取,在合并特征集后,采用遗传算法进行最优特征集选择。对运动想象脑电信号进行AR建模,将估计得到的参数作为时域特征,并结合小波变换的时频域特征构建特征集,使用基于k最近邻的分类错误率作为适应度函数,实现对特征向量的选择。运用支持向量机等分类方法验证特征选择效果,结果表明,通过遗传算法进行特征选择,可去除冗余的特征信息,分类正确率达到96.43%。
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