【摘 要】
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在复杂手操作的模式识别中,脑电信号是一种十分有用的生物电信号,因为它具有如下特点:不同运动及精神任务具有不同的脑电信号模式;脑电信号能够被实时提取;脑电信号的测量能够达到足够的精度.提出了一种基于Daubechies 4小波特征的复杂手操作的脑电信号模式识别新方法.在这种新方法中,每条原始脑电信号数据序列经过Daubechies 4小波变换得到一个矩阵,然后对这个矩阵进行奇异值分解即可获得它的奇异
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,西安,710049
【出 处】
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2006年全国高校机械工程测试技术研究会暨中国振动工程学会动态测试专委会学术年会
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在复杂手操作的模式识别中,脑电信号是一种十分有用的生物电信号,因为它具有如下特点:不同运动及精神任务具有不同的脑电信号模式;脑电信号能够被实时提取;脑电信号的测量能够达到足够的精度.提出了一种基于Daubechies 4小波特征的复杂手操作的脑电信号模式识别新方法.在这种新方法中,每条原始脑电信号数据序列经过Daubechies 4小波变换得到一个矩阵,然后对这个矩阵进行奇异值分解即可获得它的奇异值.该奇异值能够作为一种小波特征矢量,输入到人工神经网络实现对包括抓取一张纸、抓取一支笔、抓取一个杯子和抓取一个铁块等4种复杂手操作的识别.结果表明,其正确识别精度为85％.
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