【摘 要】
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针对已知的视觉诱发电位信号处理及特征提取存在的抗干扰能力差及识别率低的问题,提出一种基于B样条小波变换与BP神经网络的视觉诱发电位（VEP）的特征提取及识别方法。首先,对VE
【机 构】
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北京工业大学人工智能与机器人研究所,北京工业大学生命科学与生物医学工程学院
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针对已知的视觉诱发电位信号处理及特征提取存在的抗干扰能力差及识别率低的问题,提出一种基于B样条小波变换与BP神经网络的视觉诱发电位（VEP）的特征提取及识别方法。首先,对VEP进行少次平均预处理,以增强信号的信噪比;其次,基于B样条小波变换对VEP进行特征选取,并通过BP神经网络分类器对特征进行分类。与现有方法相比,所提出的方法能够较好地提取视觉诱发电位特征,对于含噪声的信号具有较好的抗干扰能力和识别能力。实验结果表明,采用B样条小波变换结合BP神经网络的方法,对视觉诱发电位的平均识别率为90.4%,优于
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