基于多參數(shù)公共空間頻率模式算法的腦電特征提取
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aet
文檔大小:508 K
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文檔介紹:針對(duì)目前腦機(jī)接口中提取明顯的腦電信號(hào)特征較難以及特征維數(shù)較多的缺陷,提出了一種多參數(shù)的公共空間頻率模式CSSP(Common Spatio-Spectral Pattern)算法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取。該算法對(duì)不同通道的腦電信號(hào)采取不同的延時(shí)因子,增強(qiáng)了CSSP算法在頻域上的濾波效果。在對(duì)2003年國際腦機(jī)接口BCI(Brain Computer Interface)競賽的運(yùn)動(dòng)想象腦電識(shí)別中,利用多參數(shù)CSSP特征提取方法結(jié)合支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine)分類方法,在只提取兩維特征的情況下,較公共空間模式CSP(Common Spatial Pattern)與CSSP算法,分類的正確率有了明顯提高。同時(shí),多參數(shù)的引入使該方法在特征提取上較CSP與CSSP算法具有更強(qiáng)的適用性。
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