多类运动想象脑电信号特征提取与分类

针对多类运动想象情况下存在的脑电信号识别正确率比较低的问题,提出了一种将小波包方差,小波包熵和共同空间模式相结合的脑电信号特征提取,输入到支持向量机达到分类目的。首先选择小波包去噪后重要导联的脑电信号,进行小波包分解;然后对通道优化选取的重要导联的每个通道信号计算方差和熵值,对重要导联的每个通道信号的子带系数进行重构后,进行共同空间模式特征提取;最后结合2种不同导联方式所获取的特征向量进行分类。采用BCI2005desc_IIIa中l1b数据,该算法的分类正确率最高达到88.75%,相对2种单一的提取方法分别提高28.27%和6.55%。结果表明该算法能够有效提取特征向量,进而改善多类识别正确率较低的问题。