【摘 要】
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模糊熵算法在提取脑电信号特征时存在信号序列长度、步长等诸多参数不易调整的问题.提出一种基于局部均值分解、模糊熵以及共空间模式算法的特征提取方法:L-FECSP算法.首先,
【机 构】
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南京邮电大学电子与光学工程学院 南京210023;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 南京210023;南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心 南京210003;南京邮
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模糊熵算法在提取脑电信号特征时存在信号序列长度、步长等诸多参数不易调整的问题.提出一种基于局部均值分解、模糊熵以及共空间模式算法的特征提取方法:L-FECSP算法.首先,利用LMD算法将经预处理的运动想象脑电信号分解为多个PF分量,根据左右手运动想象脑电信号所处的频段选出包含α节律和β节律的PF分量.采用模糊熵算法提取已选择的PF分量的特征,使用共空间模式算法对得到的特征进行投影映射.最后,对比投影前后的特征向量,并选取其中最具区分度的特征输入到支持向量机中用于分类.采用BCI竞赛数据集进行实验,平均分类准确率达到95.30％,实验结果表明L-FECSP特征提取方法能够有效地区分左右手运动想象脑电信号.
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