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基于HHT和SVM的运动想象脑电识别
被引量：
46
1
作者
袁玲
杨帮华
马世伟
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期649-654,共6页
对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而...
对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而求得瞬时能量(IE)。将得到的AR参数和IE,结合时域均值和中值绝对偏差估计(MAD),组成初始特征,然后利用经遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)进行分类,得到识别结果。对2008年BCI CompetitionⅣDataset 1中想象左手和脚运动的两组数据进行识别,在仅仅使用少数通道的情况下,识别正确率分别达到84.7%和85.8%,初步验证了该方法的有效性。
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关键词
Hilbert-Huang变换(HHT)
遗传算法(GA)
支持向量机(SVM)
运动想象
分类识别
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职称材料
题名
基于HHT和SVM的运动想象脑电识别
被引量：
46
1
作者
袁玲
杨帮华
马世伟
机构
上海市电站自动化技术重点实验室上海大学机电工程与自动化学院自动化系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期649-654,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60975079)
上海大学系统生物研究基金
+2 种基金
机器人技术与系统国家重点实验室开放研究项目
上海大学研究生创新基金
上海大学"十一五"211建设项目资助
文摘
对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而求得瞬时能量(IE)。将得到的AR参数和IE,结合时域均值和中值绝对偏差估计(MAD),组成初始特征,然后利用经遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)进行分类,得到识别结果。对2008年BCI CompetitionⅣDataset 1中想象左手和脚运动的两组数据进行识别,在仅仅使用少数通道的情况下,识别正确率分别达到84.7%和85.8%,初步验证了该方法的有效性。
关键词
Hilbert-Huang变换(HHT)
遗传算法(GA)
支持向量机(SVM)
运动想象
分类识别
Keywords
Hilbert-Huang transform（HHT）
genetic algorithm（GA）
support vector machine（SVM）
movement imagery
classification
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HHT和SVM的运动想象脑电识别
袁玲
杨帮华
马世伟
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
46
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