| 基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取 |
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| 引用本文： | 张学军,霍延,黄丽亚,成谢锋.基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取[J].科学技术与工程,2020,20(1):109-117. |
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| 作者姓名： | 张学军 霍延 黄丽亚 成谢锋 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学电子与光学工程学院,南京 210023;南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室,南京 210023;南京邮电大学电子与光学工程学院,南京 210023 |
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| 摘 要： | 公共空间模式(common spatial pattern,CSP)能够较好地提取运动想象任务时脑电信号的判别特性,但是其性能与大脑进行想象任务的频带相关。为了确定这样一组频带实现精确的分类,基于集合经验模式分解、FIR滤波器组以及公共空间模式算法提出了一种脑电特征提取方法。预处理去除伪迹后的信号首先经过集合经验模式算法获得多个模函数,然后选择出包含μ节律和β节律范围的分量实现信号重构,重构后的脑电信号作为带通滤波器组的输入得到若干子带信号集合,从每个子带信号中提取CSP特征,最后将提取的特征经过支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。运用该方法对脑-计算机接口(brain-computer interface,BCI)竞赛数据集进行分类,实验表明该方法能够自适应地提取、筛选和判别每个受试者的空间CSP特征,分类准确率达96. 53%。
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| 关 键 词： | 集合经验模式分解 公共空间模式分解 FIR滤波器组 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2019/4/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/9/22 0:00:00 |
A Novel EEG Feature Extraction based on EEMD and CSP |
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| Zhang Xuejun,Huo Yan,Huang Liy,Cheng Xiefeng.A Novel EEG Feature Extraction based on EEMD and CSP[J].Science Technology and Engineering,2020,20(1):109-117. |
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| Authors: | Zhang Xuejun Huo Yan Huang Liy Cheng Xiefeng |
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| Institution: | Engineering Training Center/School of Electronic and Optical Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Electronic and Optical Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Electronic and Optical Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,School of Electronic and Optical Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ensemble empirical mode decomposition common spatial pattern fir filter bank support vector machine |
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