基于運動想象腦電信號的分類研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、腦-機接口（Brain Computer Interface, BCI）作為國內外研究的熱門學科，涉及腦科學、康復醫(yī)學、智能信息處理等多個領域，不需要依賴人體正常的運動機能，力求在人類大腦和生存環(huán)境中電氣類設備之間搭建一種相互交流信息的新手段。
　　本文主要研究基于運動想象腦電（Electroencephalogram, EEG）信號的腦-機接口系統，針對運動想象信號同步與去同步的特征，研究了腦電信號的預處理、特征提取和特征分類，

2、并設計了基于運動想象的實時BCI系統。提出了將小波包分解(WPD)和共空間模式（CSP）相結合的特征提取算法，WPD-CSP算法是首先使用小波包變換對原始信號各個通道數據進行分解，選取與運動想象相關的小波系數，然后在小波系數域使用CSP算法進行特征提取，從而由于引入了腦電信號的頻域特性，CSP算法投影矩陣適應性更好；結合“一對多”和“一對一”支持向量機分類器結構，設計了全新的雙層支持向量機分類器，與傳統的單層分類器相比，分類結果得到了很

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