腦電信號(hào)的采集與運(yùn)動(dòng)想象分類.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文介紹了生物電信號(hào)研究的發(fā)展概況,分析了腦電信號(hào)(EEG)的產(chǎn)生機(jī)理,介紹了幾種常見的生物電信號(hào)的特征提取方法,包括時(shí)域、頻域與小波分解,闡述了基于支持向量機(jī)(SVM)與模糊支持向量機(jī)(FSVM)分類的工作原理。
  本文構(gòu)建了生物電信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái),包括生物電信號(hào)放大器和USB4716數(shù)據(jù)采集卡,最大采樣率為200KHz,并基于Labview設(shè)計(jì)了采集軟件。
  論文主要對(duì)基于腦電信號(hào)的運(yùn)動(dòng)想象分類問題進(jìn)行了研究,實(shí)驗(yàn)過

2、程中實(shí)驗(yàn)對(duì)象需要通過腦電信號(hào)控制一個(gè)屏幕中的想象反應(yīng)條,該反應(yīng)條的運(yùn)動(dòng)反映了手部運(yùn)動(dòng)想象是向左或向右的,因此需要準(zhǔn)確識(shí)別腦電信號(hào)與運(yùn)動(dòng)方向的關(guān)系。論文選取了sym2小波基函數(shù)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行2尺度小波分解,提取絕對(duì)值最大的細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)作為特征向量,輸入基于徑向基核函數(shù)(RBF)的SVM和FSVM對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象分類,采用最小分類錯(cuò)誤率、最大互信息等參數(shù)評(píng)價(jià)SVM和FSVM分類器的性能,在此基礎(chǔ)上由最大互信息所對(duì)應(yīng)的時(shí)刻得到分

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