基于VMD与CSP的脑电特征提取方法

摘要：

为了提高运动想象脑电信号在少数几个通道情况下的分类性能,提出一种基于变分模态分解(VMD)和共空间模式(CSP)的特征提取方法.首先将原始脑电信号进行预处理,然后将脑电信号进行变分模态分解得到固有模态函数(IMF),通过巴氏距离计算原始信号与各IMF分量之间的相似性,选择合适的IMF分量构造新的信号矩阵,利用CSP空域滤波提取特征,最后使用支持向量机(SVM)实现分类.实验结果表明,对BCI2003数据集进行处理后,所提出的方法分类准确率可达91.43％,并与其它算法进行了比较.同时在实测数据中进行了验证,证明了方法的有效性.

关键词：运动想象、变分模态分解、共空间模式、巴氏距离

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区天山英才工程201720045

在线出版日期：2023-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：432-437