DWT和EMD融合近似熵的脑电特征提取方法
- 专利权人:
- 南京邮电大学
- 发明人:
- 张学军,王龙强,何涛,成谢锋
- 申请号：
- CN201711403297.6
- 公开号：
- CN108280464A
- 申请日:
- 2017.12.22
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了DWT和EMD融合近似熵的脑电特征提取方法,该方法对预处理后的信号进行小波分解(DWT),得到各个子带信号,选择频带合适的子带进行经验模式(EMD)分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),观察并计算每个IMF分量的能量谱,筛选有效的IMF频段(5‑28Hz),组成新的信号矩阵,对其进行近似熵计算,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。分类结果得到9位受试的想象运动平均分类正确率为90%以上,保证了该方法的可行性与有效性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
