期刊专题

10.16660/j.cnki.1674-098X.2015.29.136

基于小波分解的脑电信号特征提取

引用
该文针对脑电特征提取数据量大、分类性能较差等缺点,采用离散小波变换的方法来进行特征提取.分析了小波变换特征提取的特点和特征表示方式,用Daubechies小波函数对基于运动想象的脑电信号进行四层分解,抽取小波变换的重要子带小波系数,小波系数均值和小波系数方差组成不同的特征向量.该文采用神经网络分类器进行分类,实验结果表明,基于重要子带小波系数均值和方差形成的特征向量具有更高的分类性能,为利用脑电识别人的不同意图提供了快速而有效的手段.

脑-机接口、小波变换、脑电、特征提取

R318(医用一般科学)

2016-03-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共2页

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科技创新导报

1674-098X

11-5640/N

2015,(29)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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