基于多元变分模态分解的脑电多域特征提取方法

孟明; 闫冉; 高云园; 佘青山

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基于多元变分模态分解的脑电多域特征提取方法

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为提高运动想象脑电信号特征的区分性,提出一种基于多元变分模态分解(MVMD)的多域特征结合脑电特征提取方法.首先利用MVMD对原始脑电多通道数据进行自适应分解,然后从分解得到的固有模态函数(IMF)分量提取信号的时域特征以及非线性动力学特征,同时将IMF分量合并构造新的信号矩阵,并采用共空间模式(CSP)法对重构信号提取空间特征,进行时域、非线性动力学以及空域特征的结合,最后通过支持向量机(SVM)对此特征集分类.所提方法在BCI Competition II Dataset III数据集上达到了89.64％的分类准确率,与现有的方法比较,验证了所提方法的有效性.

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来源
《传感技术学报》 |2020年第6期|853-860|共8页
作者
孟明; 闫冉; 高云园; 佘青山;
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作者单位

杭州电子科技大学自动化学院杭州310018;

杭州电子科技大学自动化学院杭州310018;

杭州电子科技大学自动化学院杭州310018;

杭州电子科技大学自动化学院杭州310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;生物信息、生物控制;
关键词
脑机接口; 运动想象; 多元变分模态分解; 特征提取;

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