【摘 要】
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针对运动想象信号(Motor imagery,MI)在脑机接口应用中存在干扰问题的现象,如何得到纯净的脑电信号成为当前研究方向之一.通过选择母波函数、分解层数以及阈值策略的交叉组合
【基金项目】
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国家自然科学项目(61005054);江苏省自然科学基金项目(BK20151273)
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针对运动想象信号(Motor imagery,MI)在脑机接口应用中存在干扰问题的现象,如何得到纯净的脑电信号成为当前研究方向之一.通过选择母波函数、分解层数以及阈值策略的交叉组合,对原始脑电信号进行滤波处理,滤除原有信息中的噪声信号以便能得到信息较多的脑电信号.采用传统使用的信噪比SNR和均方根误差RMSE评价指标.并结合小波变换(WT)与模糊熵算法进行脑电信号特征提取,结合Fisher线性判别器对滤波后的信号进行分类识别.实验结果表明,选取coif3小波基函数,Rigrsure阈值函数,分解层数2层时
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