基于连续小波变换和支持向量机的手动想象脑电分类

摘要

对左右手运动想象脑电信号进行准确分类是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题.本文利用连续小波变换(CWT)提取脑电信号中相应的手动想象特征信号,并通过支持向量机(SVM)对特征信号进行分类,取得了较好的分类效果,然后经过分析SVM的学习算法,讨论了对于SVM的分类有着关键影响的时间成分,反映出传统的ERD/ERS计算方法可能出现的问题.