【摘 要】
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提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法.对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并得到与
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提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法.对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并得到与其相对应的IMF.试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量的判别熵有明显的不同.而采用K-近邻分类器对三类脑电信号进行了分类,发现基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识别率达75%以上.
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