【摘 要】
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在脑电信号特征提取算法中,常用的是小波包分解和小波分解。“小波包分解”会把信号的高频和低频完全分解。在此过程中,无关信号频率也会被分解,算法复杂度被迫提升。因此,引
【机 构】
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长春理工大学电子信息工程学院,长春理工大学计算机科学技术学院
【基金项目】
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吉林省自然科学基金项目(NO.20150101013JC),国家级长春理工大学大学生创新创业训练计划项目(2018G021)
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在脑电信号特征提取算法中,常用的是小波包分解和小波分解。“小波包分解”会把信号的高频和低频完全分解。在此过程中,无关信号频率也会被分解,算法复杂度被迫提升。因此,引入只对低频信号进行分解的“小波分解”。假设所需信号中包含高频信号,经小波分解后,得到的信号会以丢失高频信息为代价,换取算法在复杂度上的优势。为了解决传统的小波函数利用Mallat算法进行分解、重构的复杂性,在Mallat算法之上,提出了“半小波包”的概念,形成将小波分解与小波包分解相结合的“半小波包分解”算法,解决了小波分解只对低频信号有效以及
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