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基于脑电的立体视频加速度的特征识别
1
作者
沈丽丽
耿小荃
徐礼胜
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1386-1391,共6页
构建一种能够自适应提取脑电特征的PMEMD-2JSD-CSP模型,明确了立体视频的两类匀加速深度运动的可分性.利用部分噪声辅助多变量经验模态分解(PNA-MEMD)对脑电(EEG)信号进行分解得到本征模态函数(IMF),应用基于詹森-香农散度(JSD)的有效...
构建一种能够自适应提取脑电特征的PMEMD-2JSD-CSP模型,明确了立体视频的两类匀加速深度运动的可分性.利用部分噪声辅助多变量经验模态分解(PNA-MEMD)对脑电(EEG)信号进行分解得到本征模态函数(IMF),应用基于詹森-香农散度(JSD)的有效因子对IMF进行两次不同范围的自适应筛选,筛选结果按照权重叠加构成重构信号.利用共空间模式(CSP)对重构信号进行空域特征提取,支持向量机(SVM)对特征进行分类,分类正确率最高为73.16%,证明了该模型对两类EEG信号特征提取的有效性.
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关键词
脑电
立体深度匀加速运动
视觉不舒适
多变量经验模态分解
共空间模式
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职称材料
题名
基于脑电的立体视频加速度的特征识别
1
作者
沈丽丽
耿小荃
徐礼胜
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
东北大学医学与生物信息工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1386-1391,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61520106002,61471262,61773110)
文摘
构建一种能够自适应提取脑电特征的PMEMD-2JSD-CSP模型,明确了立体视频的两类匀加速深度运动的可分性.利用部分噪声辅助多变量经验模态分解(PNA-MEMD)对脑电(EEG)信号进行分解得到本征模态函数(IMF),应用基于詹森-香农散度(JSD)的有效因子对IMF进行两次不同范围的自适应筛选,筛选结果按照权重叠加构成重构信号.利用共空间模式(CSP)对重构信号进行空域特征提取,支持向量机(SVM)对特征进行分类,分类正确率最高为73.16%,证明了该模型对两类EEG信号特征提取的有效性.
关键词
脑电
立体深度匀加速运动
视觉不舒适
多变量经验模态分解
共空间模式
Keywords
EEG
stereoscopic uniform acceleration motion in deep
visual uncomfortable
MEMD(multivariate empirical mode decomposition)
CSP(common spatial pattern)
分类号
TN9116 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于脑电的立体视频加速度的特征识别
沈丽丽
耿小荃
徐礼胜
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
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