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基于眼动辅助脑电信号的手部动作分类方法

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提出一种利用小波包变换和支持向量机对手部动作的脑电信号进行分类的方法。采集了带眼动辅助的想象手部动作时的C3、C4、P3和P4脑电信号，用小波包变换的方法提取了4种特征节律波，分别计算提取了每种节律波能量占4种特征节律波能量之和的比值作为特征，然后将16维特征向量输入支持向量机分类器进行手部动作分类。对上翻、下翻、展拳、握拳四种手部动作的分类实验的识别率为82.3%，优于单纯运动想象进行分类实验的结果。

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来源
《2011中国人工生命与智能机器人会议》|2011年|1-5|共5页
会议地点合肥
作者
孟明; 罗志增;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信号处理;
关键词
脑电信号; 手部动作; 特征向量; 支持向量机;

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