- 年份
- 2018（1）
- 核心收录
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- 刊名
- 物理学报（1）
- 作者单位
- 燕山大学（1）
- 语种
- 汉语（1）
- 关键词
- 脑机接口（1）
- 自适应无参经验小波变换（1）
- 运动想象（1）
- 选择集成分类模型（1）
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- 作者
- 何群（1）
- 杜硕（1）
- 王煜文（1）
- 谢平（1）
- 陈晓玲（1）
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- 基于自适应无参经验小波变换和选择集成
分类模型的运动想象北大核心CSCDCSTPCD摘要：运动想象模式识别率的提高对脑机接口(BCI)技术的应用具有重要意义,本文采用自适应无参经验小波变换(APEWT)和选择集成分类模型相结合的方法提高脑电(EEG)信号的分类识别准确率.首先,通过APEWT将EEG信号分解成不同的模态;然后,使用最优模态重构后的信号计算其能量谱(ES)特征,使用最优模态分量计算其边际谱(MS)特征;最后,将不同时间段的ES特征和不同频段的MS特征输入到构建的选择集成分类模型中,从而得到其分类结果,并将该方…查看全部>>