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首页> 外文会议>World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering >EMD-based Feature Extraction from Motor Imaginary EEG of Complex Movements
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EMD-based Feature Extraction from Motor Imaginary EEG of Complex Movements

机译：基于EMD的复杂运动运动想象脑电特征提取

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In this study, we proposed and evaluated the use of the empirical mode decomposition (EMD) technique to extract feature information of the event-related (de) synchronization (ERD/ERS) phenomenon during complex motor imagination of combined body and limb action. The EEG data were separated into intrinsic mode functions (IMFs) using the EMD method and determined the characteristic IMFs by power spectral density (PSD) analysis. Thereafter, the analytic signals of the characteristic IMFs can be obtained by the Hilbert transformation, then extracting the ERD/ERS feature of each single-trial. To verify the effectiveness of this method, ten subjects were tested for distinguishing three kinds of complex motor imagery. The classification performance suggests that the proposed EMD based approach is effective for ERD/ERS feature extraction and is worth for the further application in a brain-computer interface.
机译：在本研究中，我们提出并评估了经验模式分解（EMD）技术的使用，以提取在组合体和肢体动作的复杂电动机想象中的事件相关（DE）同步（ERD / ERS）现象的特征信息。使用EMD方法将EEG数据分成内在模式（IMF），并通过功率谱密度（PSD）分析确定特性IMF。此后，可以通过Hilbert转换获得特性IMF的分析信号，然后提取每个试验的ERD / ERS特征。为了验证该方法的有效性，测试了十个受试者以区分三种复杂的电动机图像。分类性能表明，所提出的基于EMD的方法对于ERD / ERS特征提取有效，值得用于在脑电脑界面中的进一步应用程序。

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