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首页> 外文期刊>Clinical EEG and neuroscience: official journal of the EEG and Clinical Neuroscience Society (ENCS) >Motor Imagery EEG Discrimination Using the Correlation of Wavelet Features
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Motor Imagery EEG Discrimination Using the Correlation of Wavelet Features

机译：小波特征相关性的运动图像脑电信号判别

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A novel method for motor imagery (MI) electroencephalogram (EEG) data classification is proposed in this study. Time-frequency representation is constructed by means of continuous wavelet transform from EEG signals and then weighted with 2-sample t-statistics, which are also used to automatically select the area of interest in advance. Finally, normalized cross-correlation is used to discriminate the test MI data. Compared with the nonweighted version on MI data, the experimental results indicate that the proposed system achieves satisfactory results in the applications of brain-computer interface (BCI).
机译：在这项研究中提出了一种新的运动图像（MI）脑电图（EEG）数据分类的方法。通过从EEG信号进行连续小波变换来构建时频表示，然后使用2样本t统计量进行加权，该2样本t统计量还用于预先自动选择感兴趣的区域。最后，使用归一化互相关来区分测试MI数据。与非加权版本的MI数据相比，实验结果表明该系统在脑机接口（BCI）的应用中取得了令人满意的结果。

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