文献类型：期刊文章

作　　者：罗志增[1] 李亚飞[1] 孟明[1] 孙曜[1]

机构地区：[1]杭州电子科技大学机器人研究所,杭州310018

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家863项目(No.2008AA04Z212);国家自然科学基金(No.60705010;No.60874102);浙江省教育厅科研项目(Y200909010)资助

年　　份：2011

卷　　号：32

期　　号：1

起止页码：33-39

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20111313881741)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别。对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果。

关 键 词：脑电信号 手部动作识别  混沌分析  小波包变换 SVM分类器

分 类 号：TP212.13]