基于EMD-多尺度熵和ELM的运动想象脑电特征提取和模式识别

谢平; 陈晓玲; 苏玉萍; 梁振虎; 李小俚

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基于EMD-多尺度熵和ELM的运动想象脑电特征提取和模式识别

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运动想象脑电特征是进行动作模式识别进而实现生物反馈技术的重要依据.在对侧躯体运动想象脑电识别方法的基础上,研究单侧躯体不同运动想象模式下的脑电特征提取问题,提出基于EMD-多尺度熵(MSE)的脑电信号瞬态特征提取及定量描述的方法,设计基于极限学习机(ELM)的动作模式识别模型.通过对10名正常受试者在左侧手臂屈、伸动作模式下的运动想象脑电的分析,提取其特征并进行动作识别,结果证实其识别率可以达到90％以上.实验表明:所提出基于EMD-MSE的运动想象EEG特征提取方法,能够定量刻画不同运动模式下脑电信号的多尺度局部瞬态特征;进一步运用基于ELM学习算法的前馈神经网络,可以实现对不同运动模式下脑电EMD-SME特征的有效分类.

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来源
《中国生物医学工程学报》 |2013年第6期|641-648|共8页
作者
谢平; 陈晓玲; 苏玉萍; 梁振虎; 李小俚;
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作者单位

燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004;

燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004;

秦皇岛人民医院康复科,秦皇岛066000;

燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004;

燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物医学工程;
关键词
单侧运动想象; 脑电特征提取; EMD-多尺度熵; 极限学习机; 运动模式识别;

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