28987.多分類腦機接口特征提取與模式分類方法的研究_第1頁
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1、南昌大學(xué)碩士學(xué)位論文多分類腦機接口特征提取與模式分類方法的研究姓名：涂委申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：魏慶國20091201AbstractABSTRACTLowinformationtransferrateandlowclassificationaccuracyareinherentinabinarybraincomputerinterface(BCI)andlargelylimititspracticalappli

2、cationToimproveinformationtransferspeed，itisnecessarytoplaceemphasisontheresearchofmultitaskBCIsTesolveaboveproblems，thispaperproposesamultifeaturecombinationalgorithmforclassifyingmotorimageryEEGdatainathree—taskBCIThis

3、algorithmutilizeswaveletpacketdecomposition(WPD)andcommonspatialsubspacedecomposition(CSSD)respectivelytoextractcorrespondingfeature，thencombiningthosefeaturestoclassifyFirstlyrawEEGdataarepassedthroughthreedifferentkind

4、soffiltersrespectivelytoobtaindifferentcomponentsofEEGsignalsThenWPDisusedtoextractfeatureoftheaveragedenergiesofsubbandandtheoptimizedwaveletpacketbasisisselectedteducethedimensionoffeatureandimprovethequalityoffeatureC

5、SSDisusedtoextracttwoelectricalphysiologicalfeatures：MRPandERDThedimensionsofthesethreekindsoffeaturesarereducedusingFisherdiscriminantanalysis(FDA)andthenconcatenatedtogethertoobtainahigh—qualityfeaturevectorSupportvect

6、ormachine(SVM)isselectedasclassifiersbycomparingthefinalclassificationaccuracyamongdifferentkindsofclassifiersThedatasetsusedinthispaperarerecordedduringthreeclassmotorimagery：lefthand，fighthandandfootThisalgorithmisappl

7、iedtodatasetsderivedfromfivesubjectsandachievesgoodperformanceResultsshowthatthisalgorithmhaslotsofadvantages，suchashighclassificationaccuracygoodstabilityandhighinformationtransferrateKeyWords：braincomputerinterface；mul

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