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基于排列熵和CSP融合的脑电信号特征提取

EEG Signal Feature Extraction Based on PE and CSP Fusion

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脑电信号(EEG)是一种在医学领域应用非常广泛的生物电信号.单一的特征提取方法不能够多方面表示脑电信号特征,从而会给不同意识任务下运动想象脑电信号的分类带来一定困难.对此,提出一种基于离散小波变换(DWT)、排列熵(PE)和共空间模式算法(CSP)的特征提取方法(DWT-PECSP).首先,采用db4小波基对原始脑电信号进行3层小波分解,根据左右手运动想象所处的频段重构出包含μ节律(8 Hz-12 Hz)和β节律(18 Hz-26 Hz)的频段信号;然后,分别计算出该频段信号的排列熵值和CSP方差作为特征量,并将这两组特征量进行组合;最后,将组合后的特征量输入到支持向量机(SVM)中进行分类识别.实验结果表明,该算法在2003年脑机接口竞赛的标准数据集(DataSetⅢ)分类上获得了较高的分类准确率(91.43％),均高于单一提取排列熵特征的准确率(71.42％)和CSP方差特征的准确率(85.71％).通过对比近年来其他文献的特征提取方法,验证了DWT-PECSP算法能够更有效地提取运动想象脑电特征.

龙佳伟、郑威、刘燕、王玫

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江苏科技大学 电子信息学院,江苏 镇江 212100

运动想象 离散小波变换 排列熵 共空间模式 支持向量机

国家自然科学基金

61601206

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.03.026

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(3)
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