基于小波分解的脑电信号特征提取

摘要

该文针对脑电特征提取数据量大、分类性能较差等缺点,采用离散小波变换的方法来进行特征提取.分析了小波变换特征提取的特点和特征表示方式,用Daubechies小波函数对基于运动想象的脑电信号进行四层分解,抽取小波变换的重要子带小波系数,小波系数均值和小波系数方差组成不同的特征向量.该文采用神经网络分类器进行分类,实验结果表明,基于重要子带小波系数均值和方差形成的特征向量具有更高的分类性能,为利用脑电识别人的不同意图提供了快速而有效的手段.