【摘 要】
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研究基于Hilbert-Huang变换的思维脑电分类方法。对思维脑电信号进行Hilbert-Huang时频预处理,经经验模式分解后,得到多阶固有模态分量,然后将经HHT变换后的时频窗口内的振幅
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30770685);浙江省新苗人才计划项目资助(2007G60G2040006)
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研究基于Hilbert-Huang变换的思维脑电分类方法。对思维脑电信号进行Hilbert-Huang时频预处理,经经验模式分解后,得到多阶固有模态分量,然后将经HHT变换后的时频窗口内的振幅标准差作为不同心理作业信号特征,再应用K-近邻对思维脑电信号进行分类决策。通过对Colorado州立大学EEG研究中心的三类思维脑电心理作业样本进行分类,平均正确率达到82.54%。经Hilbert-Huang变换得到的脑电信号特征,可以作为思维脑电分类的有效依据。
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