【摘 要】
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针对两类人（精神病患者和正常人）的静息态脑磁信号（MEG）的分类问题,提出一种小波包分解（WPD）和共空间模式（CSP）相结合的特征提取方法。利用小波包对训练集的多路脑磁信号进行分解,再
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针对两类人（精神病患者和正常人）的静息态脑磁信号（MEG）的分类问题,提出一种小波包分解（WPD）和共空间模式（CSP）相结合的特征提取方法。利用小波包对训练集的多路脑磁信号进行分解,再利用共空间模式算法对不同分解层子带的脑磁信号进行特征提取,使用经典的K近邻算法进行特征值分类。仿真实验结果表明,使用低频段（0Hz~4.7Hz）的脑磁信号进行CSP分解,选择5个特征值进行分类,可以得到高达91.7%的正确率。实验证明该方法提取的特征比较明显,是脑磁信号特征提取的新思路。
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