基于极大重叠离散小波变换的金融高频数据波动率估计 被引量：3

1

作者 秦喜文 刘文博 +2 位作者 董小刚 王纯杰 李纯净 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1222-1226,共5页

利用极大重叠离散小波变换方法对资产收益的积分波动率进行估计.针对沪深300指数选取不同小波函数估计积分波动率,计算相对误差统计量.结果表明,不同小波函数对积分波动率估计不存在显著差异,但随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高.对... 利用极大重叠离散小波变换方法对资产收益的积分波动率进行估计.针对沪深300指数选取不同小波函数估计积分波动率,计算相对误差统计量.结果表明,不同小波函数对积分波动率估计不存在显著差异,但随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高.对尺度及其相应尺度下的波动率进行对数变换可见,二者之间存在显著的线性关系,随着尺度的增加,波动率逐渐变小. 展开更多

关键词 高频数据 极大重叠离散小波变换 波动率估计 小波方差

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基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法 被引量：35

2

作者 刘安定 肖先勇 邓武军 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期70-74,共5页

综合离散余弦变换和小波变换模极大值原理在时频分析中的优点,提出了基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法。先通过离散余弦变换检测出各种基频干扰(电压暂降、电压暂升和电压间断)和各次谐波(包括暂态谐波),再利用小... 综合离散余弦变换和小波变换模极大值原理在时频分析中的优点,提出了基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法。先通过离散余弦变换检测出各种基频干扰(电压暂降、电压暂升和电压间断)和各次谐波(包括暂态谐波),再利用小波变换模极大值原理检测出暂态振荡和暂态脉冲,并实现扰动时间和扰动幅值的测定。该方法具备较强的抗噪能力,仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 电力系统 输配电工程 电能质量 离散余弦变换 时频分析 噪声鲁棒性 小波变换 模极大值

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基于极大重叠小波系数方差分析的混沌时间序列去噪方法研究 被引量：1

3

作者 孙海 高会旺 高惠瑛 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期105-113,共9页

自然界中观测到的混沌现象一般都混有噪声,存在的噪声会使得对混沌时间序列的预测产生较大的误差。小波阈值去噪具有多分辨率分析的特点,计算量较小,同时去噪效果较好,但传统的消噪方法存在重信号而轻噪声特征的情况,噪声水平的估计也... 自然界中观测到的混沌现象一般都混有噪声,存在的噪声会使得对混沌时间序列的预测产生较大的误差。小波阈值去噪具有多分辨率分析的特点,计算量较小,同时去噪效果较好,但传统的消噪方法存在重信号而轻噪声特征的情况,噪声水平的估计也常常以第1层小波系数的中值变差为依据,同时阈值的选取又与噪声水平和信号长度相关。如果能准确估算混沌信号的水平,并确定各层小波分解系数上的噪声方差,便可提高去噪效果。因此,构建了近似仿真Lorenz混沌含噪信号,并通过极大重叠离散小波对信号进行了分解,分析噪声方差在各层小波系数上的分布规律,并由此确定小波系数各层不同的阈值系数。通过该方法可以得到相对较优的结果。算例结果表明,采用所提方法可以减少预测产生的误差,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 极大重叠离散小波 方差分解 阈值去噪 混沌信号 值噪比 均方根误差 径流量

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基于MODWT变换的海洋重力观测航行数据滤波方法 被引量：4

4

作者 孙鹤泉 金绍华 张宇 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期426-430,共5页

厄特弗斯效应是动态海洋重力测量的主要误差来源,厄特弗斯改正精度与航速和航向角精度密切相关。本文从最大重叠离散小波变换系数的分布特性入手,利用改进的定量化Lipschitz条件来确定观测曲线的正则性,提出了一种海洋重力观测中含噪航... 厄特弗斯效应是动态海洋重力测量的主要误差来源,厄特弗斯改正精度与航速和航向角精度密切相关。本文从最大重叠离散小波变换系数的分布特性入手,利用改进的定量化Lipschitz条件来确定观测曲线的正则性,提出了一种海洋重力观测中含噪航行数据的滤波方法,该方法在抑制噪声干扰的同时能够很好地保留测量信号的局部特征。本文提供了两组海洋重力测量中航速和航向角数据的处理结果,充分验证了本文方法的可靠性与有效性。 展开更多

关键词 海洋重力测量 最大重叠离散小波变换 厄特弗斯改正 LIPSCHITZ条件

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基于小波变换的直流线路行波保护采样数值稳定性研究 被引量：16

5

作者 甄永赞 杨荆宜 张冰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期42-48,共7页

高压直流输电系统由于输送容量大,输电距离远,在我国电力系统中起到越来越重要的作用。一旦直流输电线路发生故障,快速准确识别故障具有极其重要的意义。对小波变换的直流输电线路行波保护方案进行了研究,发现在10 kHz的采样率下,对同... 高压直流输电系统由于输送容量大,输电距离远,在我国电力系统中起到越来越重要的作用。一旦直流输电线路发生故障,快速准确识别故障具有极其重要的意义。对小波变换的直流输电线路行波保护方案进行了研究,发现在10 kHz的采样率下,对同一行波不同的采样,可导致小波变换模极大值的波动范围达7倍以上,意味着采用离散采样进行保护整定有严重的数值稳定性问题。提出了多重采样方法,以采样重数为表征指标,获得了小波变换方法故障指标数值波动的可能范围,分析了数值波动概率分布情况,并获得了过渡电阻值对故障指标波动范围的影响。该研究方法和结论对于实际工程中的行波保护整定,具有较重要的参考意义。 展开更多

关键词 高压直流输电 离散采样 小波变换 模极大值 数值波动

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结合小波变换与数学形态学的电缆局放信号识别与降噪方法 被引量：3

6

作者 杨翠茹 彭向阳 余欣 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第6期619-624,共6页

针对大部分电缆局放(PD)信号识别方法在噪声影响下的识别准确率低、波形失真等问题,提出了一种基于小波变换与数学形态学的电缆PD信号识别及降噪方法。该方法利用最大重叠离散小波变换提取PD信号的高频和低频特征,结合重构和数学形态法... 针对大部分电缆局放(PD)信号识别方法在噪声影响下的识别准确率低、波形失真等问题,提出了一种基于小波变换与数学形态学的电缆PD信号识别及降噪方法。该方法利用最大重叠离散小波变换提取PD信号的高频和低频特征,结合重构和数学形态法滤除噪声。利用自适应神经网络学习小波变换后的特征,最终完成PD信号的识别分类。基于某变电站实测PD信号波形对所提方法进行实验分析结果表明,信号降噪处理后的信噪比与均方误差分别为5.439 dB、0.251,且整体的识别准确率超过了88%,均优于其他对比方法,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 电缆局放信号 信号识别 信号降噪 最大重叠离散小波变换 数学形态学 自适应神经网络 白噪声 脉冲噪声

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基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测 被引量：1

7

作者 单锐 代海波 刘文 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期94-97,120,共5页

引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测... 引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高. 展开更多

关键词 BP神经网络模型 极大重叠离散小波变换 小波神经网络 邮电业务总量

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基于改进图神经网络的含源配电网故障诊断方法及效果

8

作者 胡登宇 王宝华 刘晋宏 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期8936-8944,共9页

分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影... 分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影关联分析法计算各电气量之间的关联度;再次,选择关联度较高的电气量作为输入搭建基于图神经网络的含源配网故障诊断模型;最后,在MATLAB/Simulink中搭建了不同电压等级的含源配网故障仿真模型。结果表明,该故障诊断方法能有效强化故障信号并在不同电压等级的含源配网下对故障准确定位与分类,在数据缺失与噪声环境下也能保持良好的诊断性能,具有良好的鲁棒性与泛化性。 展开更多

关键词 故障诊断 极大重叠离散小波变换 灰色关联度 加权灰色关联投影法 图神经网络

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基于振动数据驱动的深小孔退钻时机识别方法

9

作者 梁杰 范文浩 高琳 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1367-1377,共11页

在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实... 在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实验平台及信号采集设备,进行了恒进给钻削实验并采集得到了断裂信号;然后,通过小波变换揭示了断裂信号的时频变化特征,利用最大重叠离散小波变换(MODWT)实现了对特征信号的重构目的;接着,将模糊熵特征评价指标与滑动窗口重叠采样进行了结合,计算并分析了模糊熵随钻削深度的变化趋势;最后,采用实验验证了不同切削参数和退钻模式下识别方法的有效性。研究结果表明:在正常钻削工况下,工件与主轴处高频振动信号的模糊熵值分别稳定于0.01和0.0015阈值线以下,当钻头进入断裂临界状态时,两测点的模糊熵值均呈现持续上升趋势,并最终超出阈值线;以钻削过程模糊熵标准差最小为优化目标,得到了两种退钻模式下的最优切削参数,相较于传统依赖经验的固定深度啄钻方法,优化后的两种切削参数在效率上分别提高了41.8%和36.7%。振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法能有效识别不同退钻模式和切削参数下的退钻时机,且其识别准确性不受测量位置影响,具有较好的鲁棒性。优化后的切削参数为螺栓保险丝孔高效率加工提供了参考依据。 展开更多

关键词 数据驱动 钻削 最大重叠离散小波变换 滑动窗口 模糊熵 全因子实验设计

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基于改进阈值函数的小波去噪算法研究 被引量：15

10

作者 代海波 单锐 +1 位作者 王换鹏 张雁 《噪声与振动控制》 CSCD 2012年第6期189-193,共5页

针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明:去噪方法提高了重构... 针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明:去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 声学 改进阈值函数 极大重叠离散小波包变换 小波去噪 噪声滤波

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基于小波奇异性检测的发动机故障诊断方法研究 被引量：4

11

作者 肖云魁 乔龙 +2 位作者 张玲玲 赵慧敏 杨青乐 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期1405-1409,共5页

针对通过二进离散小波变换计算出的Lipschitz指数不够精确且不能描述奇异点能量的不足,提出了模极大值点能量法并用于信号的奇异性检测。通过仿真证明采用该方法不仅能准确定位奇异点发生的位置,并且能描述其能量。将该方法应用于发动... 针对通过二进离散小波变换计算出的Lipschitz指数不够精确且不能描述奇异点能量的不足,提出了模极大值点能量法并用于信号的奇异性检测。通过仿真证明采用该方法不仅能准确定位奇异点发生的位置,并且能描述其能量。将该方法应用于发动机曲轴轴承故障诊断时,为了突出局部时间段的信号特征,采用抽区间采样方法抽取特定时间段的信号。试验结果表明,两种方法的结合能有效区分出曲轴轴承的不同技术状况,并得出最佳诊断部位和最佳检测转速。 展开更多

关键词 发动机 故障诊断 二进离散小波变换 模极大值点能量 奇异性检测 抽区间采样

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股指期货套期保值率的小波分析方法 被引量：4

12

作者 王欣 刘彦初 方兆本 《预测》 CSSCI 北大核心 2009年第6期60-64,75,共6页

本文运用极大交迭离散小波变换对新加坡新华富时A50股指期货合约原始数据进行逐尺度分解,在不同时间尺度下以半方差最小化为套期保值目标对最优套期保值率进行估计,并与最小小波方差套期保值率进行比较。实证结果表明随着时间刻度的增加... 本文运用极大交迭离散小波变换对新加坡新华富时A50股指期货合约原始数据进行逐尺度分解,在不同时间尺度下以半方差最小化为套期保值目标对最优套期保值率进行估计,并与最小小波方差套期保值率进行比较。实证结果表明随着时间刻度的增加,期现货收益率间的相关性及套期保值率均相应递增;以半方差作为套期保值目标可以使套期保值组合获得更好的超额收益性质,并且随着套期保值期限长度的增加,超额收益性质的相对表现更为优良。 展开更多

关键词 套期保值率 股指期货 极大交迭离散小波变换 半方差 小波方差

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基于振动信号的岸桥小车轨道螺栓松动监测研究

13

作者 哈斯叶提·江阿兰 林伟华 +1 位作者 陈务军 赵良 《振动与冲击》 北大核心 2025年第19期264-272,共9页

针对港口集装箱岸桥主铰处轨道螺栓易松动带来的安全隐患及目前人工巡检耗时费力、难以满足数字化、智能化需求的问题,提出基于小车加速度信号分析的螺栓松动监测方法。首先,通过采集并预处理加速度数据,利用最大重叠离散小波变换进行... 针对港口集装箱岸桥主铰处轨道螺栓易松动带来的安全隐患及目前人工巡检耗时费力、难以满足数字化、智能化需求的问题,提出基于小车加速度信号分析的螺栓松动监测方法。首先,通过采集并预处理加速度数据,利用最大重叠离散小波变换进行精确定位;其次,在不同速度、不同载荷的小车工况以及不同位置、不同方向的加速度信号下,对比分析了螺栓紧固与松动状态的小车加速度响应特性;最后,提取多种特征值后训练分类模型并对比。试验验证表明,支持向量机模型对紧固与松动状态识别准确率最高,可达到97.5%,为智能监测及港口安全运营提供了有力支撑。 展开更多

关键词 岸桥 螺栓松动 最大重叠离散小波变换(MODWT) 特征提取 支持向量机

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基于小波特征提取与深度学习的微电网故障诊断与分类方法 被引量：20

14

作者 姚欣 邢砾云 辛平 《智慧电力》 北大核心 2021年第12期17-24,共8页

针对现有微电网(MG)故障诊断准确率不高,分类精度不理想等问题,提出了一种基于小波特征提取与深度学习的微电网故障诊断与分类方法。首先,采用最大重叠离散小波变换(MODWT)和母小波提取MG电力信号特征,并进行三级分解,以获得高精度的信... 针对现有微电网(MG)故障诊断准确率不高,分类精度不理想等问题,提出了一种基于小波特征提取与深度学习的微电网故障诊断与分类方法。首先,采用最大重叠离散小波变换(MODWT)和母小波提取MG电力信号特征,并进行三级分解,以获得高精度的信号特征提取。然后,利用长短期记忆网络优化深度Q网络,构建深度循环Q网络(DRQN),更好地分析复杂数据且克服噪声的干扰。最后,将MODWT每个分解层次上的信号分量能量输入DRQN,实现故障的诊断和分类。基于MATLAB环境搭建MG系统仿真模型对所提方法进行实验论证,结果表明使用高采样频率和电流、电压信号时,诊断性能最佳,分类准确率超过91%。同时,所提方法在11种故障类型和4种场景下的分类准确率均超过90%,优于其他对比方法。 展开更多

关键词 微电网 故障诊断 故障分类 最大重叠离散小波变换 深度循环Q网络 长短期记忆网络 特征提取

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基于单通道ECG信号与INFO-ABCLogitBoost模型的睡眠分期

15

作者 朱炳洋 吴建锋 +2 位作者 王柯 王章权 刘半藤 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2547-2555,2585,共10页

为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率... 为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率变异性(HRV)特征.为了进一步筛选与不同睡眠阶段具有强关联性的HRV特征,提出基于ReliefF算法与Gini指数的特征提取方法.在此基础上,采用INFO-ABCLogitBoost方法挖掘HRV与不同睡眠阶段之间的关联性,从而实现睡眠阶段的精细分类.在实际公开数据集上的实验结果表明,所提出的模型在睡眠分期任务中,总体精度为83.67%,准确率为82.59%,Kappa系数为77.94%,F1-Score为82.97%.相比于睡眠分期任务中的常规模型,所提方法展现出更加高效便捷的睡眠质量评估性能,有助于实现家庭或移动医疗场景下的睡眠监测. 展开更多

关键词 睡眠分析 心电图(ECG) 最大重叠离散小波变换(MODWT) 心率变异性(HRV) INFO-ABCLogitBoost

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基于先验知识的移动通信话务量预测 被引量：13

16

作者 彭宇 雷苗 +3 位作者 郭嘉 彭喜元 于江 陈强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期190-194,共5页

本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解... 本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解.分解后仍以傅里叶谱先验知识为参考,合并相关子层形成趋势项和周期项两部分,并采用季节性求和自回归滑动平均(ARIMA)模型对二者分别建模和预测.采用真实数据测试的结果表明:本文方法可实现多步预测,且预测精度优于单纯的季节性ARIMA模型. 展开更多

关键词 移动通信 话务量预测 极大重叠离散小波变换 先验知识

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基于copula-SV模型的股市相关性的多分辨分析 被引量：2

17

作者 王相宁 郑晓智 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1004-1011,共8页

使用极大重叠离散小波变换将上证指数和深成指数的日数据分解在了4个尺度上,分别采用SV-t模型拟合边缘分布,并建立copula函数来拟合两市在不同尺度上的收益率,并分析其尾部相关性.结果表明沪深两市时间序列在同尺度下的相关性远远大于... 使用极大重叠离散小波变换将上证指数和深成指数的日数据分解在了4个尺度上,分别采用SV-t模型拟合边缘分布,并建立copula函数来拟合两市在不同尺度上的收益率,并分析其尾部相关性.结果表明沪深两市时间序列在同尺度下的相关性远远大于不同尺度下的相关性,且在同一置信水平下,各尺度的下尾相关性要大于上尾相关性,随着交易周期的增加,不论是下尾还是上尾的相关性都明显增强. 展开更多

关键词 SV-t模型 极大重叠离散小波变换 COPULA函数 相关性

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基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类 被引量：18

18

作者 谢善益 肖斐 +1 位作者 艾芊 周刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期80-86,共7页

为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实... 为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实用的电能质量扰动检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取扰动时段的起止时刻。接着提取扰动时段的电压谐波成分并组成特征向量。然后用PHMM分类器对扰动信号进行分类识别。PHMM方法克服了人工神经网络方法收敛性较差、训练时间较长的缺陷,使分类器性能大大提升。通过应用于现场实测扰动数据表明,所提出的方法适用于多种类型的电能质量扰动检测,分类正确率高,训练速度快,具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 电能质量 极大重叠离散小波变换 并行隐马尔科夫模型 分类识别

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基于MODWT在金融数据预测的应用 被引量：3

19

作者 廖丽芳 蔡如华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第4期1346-1350,共5页

为了准确的把握股价的趋势走向,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)时间序列分析的股价预测方法 (M-ARMA)。该方法是对股价时间序列利用mallat算法对其进行极大重叠离散小波变换,使得整个序列分解成不同频率的序列,同时利用小... 为了准确的把握股价的趋势走向,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)时间序列分析的股价预测方法 (M-ARMA)。该方法是对股价时间序列利用mallat算法对其进行极大重叠离散小波变换,使得整个序列分解成不同频率的序列,同时利用小波分析在时域和频域上都具有良好的局部化性质,多尺度分析功能,结合ARMA模型的预测方法,以较为准确地根据历史数据预测其将来短期的走势。实验表明,MODWT时间序列分析方法比传统的时间序列分析方法预测的精度更高。 展开更多

关键词 极大重叠离散小波变换 时间序列分析 ARMA模型 预测

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基于MODWT的运动想象脑电信号识别 被引量：3

20

作者 李东明 王典洪 +3 位作者 严军 王永涛 宋麦玲 余蓓蓓 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期161-167,共7页

对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系... 对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征,将这3类特征进行组合后,使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比,该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中,该模式识别方法的平均准确度达到了91.3%,可用于嵌入式脑机接口的系统设计。 展开更多

关键词 脑机接口 运动想象 极大重叠小波变换 能量曲线 模式分类 电机转向控制

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