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论文研究 公共空间模式算法结合经验模式分解的EEG特征提取.pdf

上传者: 2020-07-16 15:55:15上传 PDF文件 2.44MB 热度 28次
常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量。该算法对预处理后的信号进行经验模式(EMD)分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),观察并计算每个IMF分量的能量谱,筛选有效的IMF频段(5~28 Hz),使用改进的CSP滤波器进行滤波获取特征,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。分类结
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