EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法

来源：计算机工程与应用杂志2018年第24期北京时间：

作者：张学军1，2，王龙强1，黄婉露1，黄丽亚1，2，成谢锋1，2

单位：1.南京邮电大学 电子与光学工程学院，南京 210023；2.南京邮电大学 射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室，南京 210023

摘要：基于经验模式分解和共空间模式，结合最优波长空间滤波，提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解，得到固有模态函数，选择合适的固有模态函数进行信号的重构，然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换，得到最优的波长选择信号，再经共空间模式投影映射，提取相应的特征向量，最后利用支持向量机进行分类。运用该方法对9位受试者进行分类结果分析，平均分类准确率在95%以上，实验表明，提出的算法具有较好的分类识别性。

关键词：经验模式分解,共空间滤波模式,最优波长空间滤波,固有模态函数