改进的FCM算法及其在脑电信号处理中的应用

摘要：

针对脑电信号的常用识别方法都基于监督型分类算法,需要一定数量的训练数据对分类器进行训练,无法满足实时应用的要求.提出基于数据点密度大小和马氏距离的改进模糊C均值(FCM)非监督分类算法,对2003年第二届BCI大赛脑电信号分类.首先采用经验模式分解(EMD)算法对脑电信号进行分解,提取相应特征值,再经改进的FCM算法对输入的特征值进行分类.实验结果证明了改进算法在脑电信号分类应用中的可行性和有效性.

关键词：脑-机接口、经验模式分解、模糊聚类、马氏距离

所属期刊栏目：37

分类号：TN911.6

资助基金：四川省教育厅重点项目2013SZA0153;四川省应用基础研究计划项目2013SZZZ026.

在线出版日期：2014-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：83-89