论文摘要
构建一种能够自适应提取脑电特征的PMEMD-2JSD-CSP模型,明确了立体视频的两类匀加速深度运动的可分性.利用部分噪声辅助多变量经验模态分解（PNA-MEMD）对脑电（EEG）信号进行分解得到本征模态函数（IMF）,应用基于詹森-香农散度（JSD）的有效因子对IMF进行两次不同范围的自适应筛选,筛选结果按照权重叠加构成重构信号.利用共空间模式（CSP）对重构信号进行空域特征提取,支持向量机（SVM）对特征进行分类,分类正确率最高为73. 16%,证明了该模型对两类EEG信号特征提取的有效性.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 沈丽丽,耿小荃,徐礼胜
关键词: 脑电,立体深度匀加速运动,视觉不舒适,多变量经验模态分解,共空间模式
来源: 东北大学学报(自然科学版) 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,医药卫生科技,信息科技
专业: 生物学,生物医学工程,计算机软件及计算机应用
单位: 天津大学电气自动化与信息工程学院,东北大学医学与生物信息工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61520106002,61471262,61773110)
分类号: R318;TP391.41
页码: 1386-1391
总页数: 6
文件大小: 955K
下载量: 66
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标签：脑电论文; 立体深度匀加速运动论文; 视觉不舒适论文; 多变量经验模态分解论文; 共空间模式论文;