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| 基于小波包分解与近似熵的脑电特征提取方法研究及在脑机接口中的应用 |
| 袁瑞魏庆国 |
| 南昌大学电子信息工程系
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摘要 为提高运动想象脑机接口的分类正确率,结合小波包分解与近似熵对脑电信号进行特征提取。该方法利用小波包对脑电信号全频段进行分解,用近似熵函数对小波包结点提取分类特征,然后用稀疏表示对特征向量进行降维,最后使用功率差方法进行分类。实验结果表明,在使用1秒数据进行分类的条件下,该方法在使用2种不同通道集合时都取得了很好的分类效果。使用32个和10个通道时分类正确率分别达到了95.65%和86.41%,比小波包分解与空域滤波方法分别提高了5.9%和8.32%,比传统的共空域模式方法分别提高了7.18%和7.27%。另外,使用的数据长度越短,分类识别率越高,表明该方法更适用于较短的数据,有利于提高脑机接口的信息传输速度。
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| 关键词 ：
脑机接口,
运动想象,
小波包分解,
近似熵,
稀疏表示,
共空域模式
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| 基金资助:国家自然科学基金项目(61365013,61663025)； 江西省教育厅科技项目(GJJ13054)； |
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