【摘 要】
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脑电信号的非线性、非平稳性造成对运动想象脑电信号的分类识别存在特征提取困难、可区分性低以及分类识别性能差等问题;文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decom
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脑电信号的非线性、非平稳性造成对运动想象脑电信号的分类识别存在特征提取困难、可区分性低以及分类识别性能差等问题;文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支撑向量机(support vector machine,SVM)的运动想象脑电信号分类方法,充分利用EMD算法在处理非线性、非平稳信号的自适应性以及SVM在小样本条件的高识别性能和强泛化能力;首先利用EMD算法将C3、C4导联信号分解为一系列本征模函数(intrinsic mode functio
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