【摘 要】
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提出一种粒子群算法(PSO)优化共同空间模式(CSP),结合离散小波变换(DWT)的特征提取算法(DWT-PSO-CSP)。使用离散小波变换(DWT)系数均值、方差、能量均值作为时频特征,PSO-CSP
【基金项目】
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江苏省科技支撑计划项目(社会发展)(BEK2013671)~~
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提出一种粒子群算法(PSO)优化共同空间模式(CSP),结合离散小波变换(DWT)的特征提取算法(DWT-PSO-CSP)。使用离散小波变换(DWT)系数均值、方差、能量均值作为时频特征,PSO-CSP算法优化频带作为CSP滤波器输入,得到最优频带的空域特征,即选取脑电信号(EEG)的最优频带。采用串行特征融合策略将二者融合为新的特征,输入支持向量机(C-SVM)分类器。使用BCI2005desc_IIIa中四类运动想象数据进行分类仿真研究,分类正确率最高达到91.25%。仿真结果表明该方法提高了分类器泛
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