基于连续小波变换和支持向量机的手动想象脑电分类

被引:13
作者
廖祥
尹愚
尧德中
机构
[1] 电子科技大学生命科学与技术学院神经信息中心
关键词
连续小波变换; 支持向量机; 运动想象; 分类;
D O I
暂无
中图分类号
R318 [生物医学工程];
学科分类号
0831 ;
摘要
对左右手运动想象脑电信号进行准确分类是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文利用连续小波变换(CWT)提取脑电信号中相应的手动想象特征信号,并通过支持向量机(SVM)对特征信号进行分类,取得了较好的分类效果,然后经过分析SVM的学习算法,讨论了对于SVM的分类有着关键影响的时间成分,反映出传统的ERD/ERS计算方法可能出现的问题。
引用
收藏
页码:129 / 131+99 +99
页数:4
相关论文
共 5 条
  • [1] A practical guide to wavelet analysis. C.Torrence and G.Compo. Bull.Am er.M eterol . 1998
  • [2] Electroence-phalographic(EEG)-based com m unication:EEG control versus system performance in humans. H.Sheikh,D.J.M cFarland,W.A.Sarnacki,et al. Neuroscience Letters . 2003
  • [3] Visualization of significant ERD/ERS patterns in m ultichannel EEG and ECG data. Graimann B,Huggins JE,Levine SP,et al. Clinical Neurophysiology . 2002
  • [4] An introduction to kernel-based learning algorithm s. K.-R.Müller,S.M ika,G.R tsch,et al. IEEE Transactions on Neural Networks . 2001
  • [5] The BCI com petition2003:Progress and perspectives in detection and Discrim ination of EEG single trials. B.Blankertz,K.R.Müller,G.Curio,et al. IEEE Transactions on Biomedical Engineering . 2004