10.16157/j.issn.0258-7998.2016.03.033
基于改进的LMD运动想象信号识别
针对脑电信号非平稳非线性特征,提出基于改进的局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)运动想象信号分类方法.首先结合改进LMD算法和加窗原则选取4~6s想象信号作为分类数据,提取包含μ节律和β节律的PF分量;其次计算所选分量的样本熵值;最后用支持向量机进行分类预测,并用分类准确率进行评估.实验结果表明,运用改进LMD比传统LMD方法的识别率更高,从而验证该方法的有效性.
LMD、加窗原则、样本熵、PF分量、支持向量机
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TP18(自动化基础理论)
山西省青年基金项目2013021016-3
2016-06-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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