【摘 要】
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针对脑电运动想象信号分类不准确,本研究结合小波包分解和共空间模式,提出了一种脑电运动想象分类方法。采用电极无创式采集脑电运动信号,并利用独立成分分析去噪,通过小波变换和共空间模式,提取脑电运动信号的时域特征和空间域特征。以决策树算法为基础,一个决策树对应一种脑电运动信号类别,构建随机森林分类器,实现脑电运动想象分类。结果表明:与其他分类方法相比,该方法能够较好地控制智能小车的运动反应,证明本研究方法的分类质量更高。
【机 构】
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河南省省立医院神经内科,中原科技学院
【基金项目】
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河南省医学科技攻关计划联合共建项目(LHGJ20191472)。
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针对脑电运动想象信号分类不准确,本研究结合小波包分解和共空间模式,提出了一种脑电运动想象分类方法。采用电极无创式采集脑电运动信号,并利用独立成分分析去噪,通过小波变换和共空间模式,提取脑电运动信号的时域特征和空间域特征。以决策树算法为基础,一个决策树对应一种脑电运动信号类别,构建随机森林分类器,实现脑电运动想象分类。结果表明:与其他分类方法相比,该方法能够较好地控制智能小车的运动反应,证明本研究方法的分类质量更高。
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