融合多維特征與多元宇宙優(yōu)化算法的腦電信號(hào)處理
摘 要: 針對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)(MI-EEG)具有非線性、時(shí)變復(fù)雜、分類識(shí)別準(zhǔn)確率低等問題,提出一種基于多維特征融合并使用多元宇宙算法優(yōu)化支持向量機(jī)的方法進(jìn)行腦電信號(hào)處理。首先,使用小波包變換(WPT)對(duì)預(yù)處理后的EEG 信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分解,并選擇與運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)的時(shí)頻信息;然后,分別通過模糊散布熵(fuzzy dispersion entropy,F(xiàn)DE)和公共空間模式(CSP)對(duì)WPT 獲得的特征集進(jìn)行處理,得到相應(yīng)的非線性特征和空域特征,并通過并行特征融合方法將兩組特征進(jìn)行融合;最后,導(dǎo)入基于多元宇宙優(yōu)化算法(multi verse optimizer,MVO)優(yōu)化的支持向量機(jī)(SVM)分類器中實(shí)現(xiàn)最終的分類任務(wù)。(剩余1806字)
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