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为了提高思维脑电信号识别率的正确性,本文提出了基于小波包和样本熵的思维脑电信号分类方法.该方法首先对脑电信号进行小波包分解,然后计算相关时间和频段的能量,将样本熵和相关时间和频段的能量作为特征向量,使用BP神经网络对大脑想象左右手运动进行分类.研究结果表明,相关时间和频段的能量和样本熵作为特征在思维作业脑电信号的分类中取得了较好的应用效果,为BCI系统中思维任务的特征提取与分类识别提供了新思路和新方法.