一种脑电图信号分类方法

摘要

本发明涉及一种脑电图信号分类方法，包括以下步骤：一、把脑电图信号分解成本征模函数的和；二、对每个本征模函数进行经验调幅-调频分解，得到经验调频分量；三、判断得到的经验调频分量中是否含有骑行波；四、如果含有骑行波，进行去骑行波处理；五、计算经验调幅分量；六、计算经验调频分量的正交分量；七、计算瞬时相位：八、计算调幅带宽和调频带宽；九、将调幅带宽和调频带宽作为支持向量机的输入，对脑电图信号进行分类。该方法不受信号乘积的Hilbert变换约束，避免新的骑行波的产生并且具有很好的局部特性，是对现有的脑电图信号分类方法的不足进行改进。