基于多域的P300脑电信号特征提取

摘要：

针对目前P300脑电信号微弱及分类准确率低等问题,在已有的脑电信号特征提取方法的基础上,根据脑电信号在时域、频域以及空域都存在特征的特点,提出了一种将时域特征、频域特征和空域特征融合的脑电信号特征提取方法.首先,对数据进行预处理,去除噪声及伪迹;然后,对预处理后的数据进行分段叠加平均,求取时域能量熵作为时域特征,以小波变换后得到的近似系数为频域特征,通过ICA算法得到的混合矩阵为空域特征;最后使用SVM作为分类器,在BCI竞赛III的字符拼写数据中对所提出的方案进行验证,结果表明,对P300脑电信号进行多域特征提取能够提高P300的分类准确率,而且进行5次叠加平均的分类结果高于单一特征提取方法进行10次特征提取的分类结果,在15次叠加平均的情况下分类准确率达到了97.3%.

关键词：P300脑电信号、特征提取、时域能量熵、小波变换、ICA

所属期刊栏目：42

分类号：R318.04(医用一般科学)

资助基金：吉林省自然科学基金项目20150101013JC

在线出版日期：2019-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：87-92,97