【摘 要】
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针对运动想象脑电信号在经验模态分解（EMD）后人为选取固有模态函数（IMF）导致重构信号混入噪声且丢失有用信息的问题，提出一种改进希尔伯特‐黄变换（HHT）和样本熵结合的特征提取方法
【机 构】
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重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心
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针对运动想象脑电信号在经验模态分解（EMD）后人为选取固有模态函数（IMF）导致重构信号混入噪声且丢失有用信息的问题，提出一种改进希尔伯特‐黄变换（HHT）和样本熵结合的特征提取方法。在原始脑电信号经过EMD后，计算各个IM F与原始信号的相关系数以及IM F中瞬时频率在μ／β节律频带内的个数，提取有效IM F的能量均值，联合计算脑电信号的样本熵构成特征向量，采用支持向量机（SVM ）分类器对提取的特征进行分类，在智能轮椅平台上对算法进行验证。验证结果表明，采用改进 HHT结合样本熵的智能轮椅系统有较高正
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