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| 基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法 | |
| 作者姓名： | 叶柠 孙宇舸 王旭 |
| 作者单位： | 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 |
| 摘 要： | 脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率. |
| 关 键 词： | 脑-机接口 脑电信号 共空间模式 小波包 K近邻分类器 |
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