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基于小波包分解的意识脑电特征提取

Imaginary EEG feature extraction based on wavelet packet decomposition

摘要针对2种不同意识任务(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)设计,提出了基于小波包分解的特征提取方法.首先深入研究了小波包变换,结合事件相关去同步化(event-related desynchronization,ERD)/事件相关同步化( event-related synchronization,ERS)现象,提出以小波包分解系数来考虑特征,然后对C3、C4导联脑电信号进行小波包分解系数方差和相对能量2种特征的提取,最后采用最简线性分类器进行分类.结果表明,2种特征对应的最大分类正确率均达到了85%,对应时间分别为4.34 s和4.39s.因此,在保证分类正确率的前提下,所提方法更加简单和有效,为大脑意识任务分类提供了新思路.

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DOI 10.3969/j.issn.0254-3087.2012.08.010
发布时间 2012-12-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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