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一种基于边缘小波特征的脑电波(EEG)信号识别系统
- 专利权人:
- 北京邮电大学
- 发明人:
- 马占宇,于泓
- 申请号：
- CN201410256233.8
- 公开号：
- CN104000587A
- 申请日:
- 2014.06.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2014
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明实施例公开了一种基于边缘小波特征的脑电波信号识别系统。该方法包括如下步骤：对输入的脑电波信号进行K层小波分解，对K-1层的低频成分，以及第K层的低频和高频成分进行绝对值求和并归一化生成边缘小波特征；按照Fisher判定准则对输入脑电波信号的通道进行选择，选取能够较好表达大脑思维模式的通道，并组合生成边缘小波超特征向量；使用超狄利克雷混合模型模拟特征超向量的分布,并解出模型中的参数；识别使将待识别的脑电波信号按照进行特征提取、通道选择组成超向量后送入概率模型中计算概率值，并结合先验概率按照最大后验概率的原则进行识别。利用本发明实施例，能够提高脑电波信号识别的准确率，具有较大的实用价值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
