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重叠特征策略与参数优化的运动想象脑电模式识别 被引量：1
1
作者 罗天健 周昌乐 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期692-704,共13页
针对运动想象脑电信号的非线性、非平稳特性,提出重叠特征策略与参数优化方法.通过重叠频带滤波(OFB)进行预处理,在滤波后的信号上提取共同空间模式特征(CSP).将OFB-CSP特征输入鲁棒支持矩阵机,完成模式识别,在模式识别中通过校正粒子... 针对运动想象脑电信号的非线性、非平稳特性,提出重叠特征策略与参数优化方法.通过重叠频带滤波(OFB)进行预处理,在滤波后的信号上提取共同空间模式特征(CSP).将OFB-CSP特征输入鲁棒支持矩阵机,完成模式识别,在模式识别中通过校正粒子群算法(CPSO)动态调整被试个体最优参数.在两个公开数据集上进行实验,分别验证OFB预处理可提升CSP特征区分度,CPSO可为个体寻找最优的鲁棒支持矩阵机分类参数.文中方法提升运动想象识别率,样本和计算资源需求较小,适合脑机接口的实际应用. 展开更多
关键词 运动想象 脑电信号(EEG) 重叠频带滤波(ofb) 鲁棒支持矩阵机(RSMM)
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