腦電信號的采集與運動想象分類.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文介紹了生物電信號研究的發(fā)展概況,分析了腦電信號(EEG)的產生機理,介紹了幾種常見的生物電信號的特征提取方法,包括時域、頻域與小波分解,闡述了基于支持向量機(SVM)與模糊支持向量機(FSVM)分類的工作原理。
　　本文構建了生物電信號采集實驗平臺,包括生物電信號放大器和USB4716數據采集卡,最大采樣率為200KHz,并基于Labview設計了采集軟件。
　　論文主要對基于腦電信號的運動想象分類問題進行了研究,實驗過

2、程中實驗對象需要通過腦電信號控制一個屏幕中的想象反應條,該反應條的運動反映了手部運動想象是向左或向右的,因此需要準確識別腦電信號與運動方向的關系。論文選取了sym2小波基函數對腦電信號進行2尺度小波分解,提取絕對值最大的細節(jié)系數和近似系數作為特征向量,輸入基于徑向基核函數(RBF)的SVM和FSVM對EEG信號進行運動想象分類,采用最小分類錯誤率、最大互信息等參數評價SVM和FSVM分類器的性能,在此基礎上由最大互信息所對應的時刻得到分

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