思维作业脑电的IMF能量熵特征提取与分类研究

摘要：

提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法.对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并得到与其相对应的IMF.试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量的判别熵有明显的不同.而采用K-近邻分类器对三类脑电信号进行了分类,发现基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识别率达75%以上.

关键词：固有模态函数、脑电信号、经验模态分解、特征提取、K-近邻分类器

所属期刊栏目：45

分类号：TP91

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China uncler Grant 60803088;陕西师范大学校级资助项目200802019

在线出版日期：2009-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：128-130,139