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EEG信号识别中可调优化Q因子小波变换的多特征融合算法
被引量：
1
1
作者
刘朕
朱炳宇
张景祥
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2302-2312,共11页
EEG信号对脑部疾病诊断具有重要意义,但其特征选择对信号识别准确率影响较大.针对这个问题,本文基于Q因子小波变换,提出一种可调优化Q因子小波变换融合多维特征的脑电信号识别(Ad-TQWT MF)算法.该算法首先根据小波分解后的子带信号定义...
EEG信号对脑部疾病诊断具有重要意义,但其特征选择对信号识别准确率影响较大.针对这个问题,本文基于Q因子小波变换,提出一种可调优化Q因子小波变换融合多维特征的脑电信号识别(Ad-TQWT MF)算法.该算法首先根据小波分解后的子带信号定义能量香农熵比,用其作为可调Q因子小波的优化评价标准;再融合变换后信号的时域,频域和非线性特征,通过自适应特征选择方法构建特征子空间;最后在该特征子空间下对脑电信号进行识别.在BCI脑电竞赛数据集DatasetⅢ,O3VR,X11b和S4b进行了实验,实验结果表明:Ad-TQWT MF算法在LDA分类器中精度为89.2%,81.2%,83.2%和85.6%,相比于原Q因子小波变换,冗余特征减少10%~30%,相较于Haar和Db 4小波精度提高3%~5%,证明了Ad-TQWT MF算法的有效性.
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关键词
EEG信号
可调Q因子小波变换
能量
香农
熵
比
特征选择
下载PDF
职称材料
题名
EEG信号识别中可调优化Q因子小波变换的多特征融合算法
被引量：
1
1
作者
刘朕
朱炳宇
张景祥
机构
江南大学理学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2302-2312,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61772013)资助。
文摘
EEG信号对脑部疾病诊断具有重要意义,但其特征选择对信号识别准确率影响较大.针对这个问题,本文基于Q因子小波变换,提出一种可调优化Q因子小波变换融合多维特征的脑电信号识别(Ad-TQWT MF)算法.该算法首先根据小波分解后的子带信号定义能量香农熵比,用其作为可调Q因子小波的优化评价标准;再融合变换后信号的时域,频域和非线性特征,通过自适应特征选择方法构建特征子空间;最后在该特征子空间下对脑电信号进行识别.在BCI脑电竞赛数据集DatasetⅢ,O3VR,X11b和S4b进行了实验,实验结果表明:Ad-TQWT MF算法在LDA分类器中精度为89.2%,81.2%,83.2%和85.6%,相比于原Q因子小波变换,冗余特征减少10%~30%,相较于Haar和Db 4小波精度提高3%~5%,证明了Ad-TQWT MF算法的有效性.
关键词
EEG信号
可调Q因子小波变换
能量
香农
熵
比
特征选择
Keywords
electroencephalogram
tunable Q-factor wavelet transform
energy Shannon entropy ratio
feature subset selection
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
R742 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EEG信号识别中可调优化Q因子小波变换的多特征融合算法
刘朕
朱炳宇
张景祥
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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引证文献
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