【摘 要】
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在脑机接口中,针对脑电特征提取利用单一种类信息、使用数据量大、分类性能较差等缺点,提出一种新颖的基于离散小波变换的方法。分析了小波变换特征提取的特点和特征表示方式
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院仪器系
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在脑机接口中,针对脑电特征提取利用单一种类信息、使用数据量大、分类性能较差等缺点,提出一种新颖的基于离散小波变换的方法。分析了小波变换特征提取的特点和特征表示方式,用Daubechies类db4小波函数对脑电信号进行6层分解,抽取小波变换各子带关键的部分逼近系数、小波系数、小波子带系数均值组成特征向量。以分类正确率为指标检验了提取特征的性能。实验结果表明,这种方法能够利用少量数据提取脑电信号本质特征,具有较高的分类性能,为利用脑电识别人的不同意图提供了快速而有效的手段。
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