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采用小波变换的脑电图信号分析及其应用
引用本文:蔡琼,陈鹏慧,魏武.采用小波变换的脑电图信号分析及其应用[J].华侨大学学报(自然科学版),2015,36(2):166-170.
作者姓名:蔡琼  陈鹏慧  魏武
作者单位:1. 湖南信息职业技术学院电子工程学院,湖南长沙,410200
2. 华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州,510641
基金项目:湖南省教育厅科学研究基金资助项目
摘    要:为解决用小波变换方法进行脑电图(EEG)多分类自动识别容易出现特征信号混同化、识别率不高的问题,将小波变换中小波基的选取方法由单个的小波母函数改为能适应不同波形的多小波基,然后用支持向量机的方法进行分类.结果表明:在典型的脑电波EEG信号自动识别中,与传统的单小波母函数相比,多小波基(小波母函数序列)能检测出更多的特征波形;用基于多小波基的小波变换识别方法要明显优于基于传统的Coif,Morlet等单小波基小波变换方法 .

关 键 词:脑电图  自动识别  多小波基  小波变换  支持向量机

Analysis and Application of Electroencephalography Signal Based on Wavelet Transform
CAI Qiong,CHEN Peng-hui,WEI Wu.Analysis and Application of Electroencephalography Signal Based on Wavelet Transform[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2015,36(2):166-170.
Authors:CAI Qiong  CHEN Peng-hui  WEI Wu
Institution:CAI Qiong;CHEN Peng-hui;WEI Wu;College of Electronic Engineering,Hunan College of Information;School of Automation Science and Engineering,South China University of Technology;
Abstract:
Keywords:electroencephalogram  automatic identify  multi wavelets  wavelet transfer  support vector machine
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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