關(guān)鍵詞:腦電 立體深度勻加速運動 視覺不舒適 多變量經(jīng)驗模態(tài)分解 共空間模式
摘要:構(gòu)建一種能夠自適應提取腦電特征的PMEMD-2JSD-CSP模型,明確了立體視頻的兩類勻加速深度運動的可分性.利用部分噪聲輔助多變量經(jīng)驗模態(tài)分解(PNA-MEMD)對腦電(EEG)信號進行分解得到本征模態(tài)函數(shù)(IMF),應用基于詹森-香農(nóng)散度(JSD)的有效因子對IMF進行兩次不同范圍的自適應篩選,篩選結(jié)果按照權(quán)重疊加構(gòu)成重構(gòu)信號.利用共空間模式(CSP)對重構(gòu)信號進行空域特征提取,支持向量機(SVM)對特征進行分類,分類正確率最高為73.16%,證明了該模型對兩類EEG信號特征提取的有效性.
東北大學學報·自然科學版雜志要求:
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{3}屬于課題基金項目的成果或論文,請在首頁注明基金項目類別、課題項目名稱及編號。如有鳴謝文字請附于文末。
{4}論文摘要盡量寫成報道性文摘,包括目的、方法、結(jié)果、結(jié)論4方面內(nèi)容,應具有獨立性與自含性,關(guān)鍵詞選擇貼近文義的規(guī)范性單詞或組合詞(3~5個)。
{5}注釋:要對文章內(nèi)的特定內(nèi)容(引用數(shù)據(jù)、觀點和結(jié)論)加以注釋。以腳注的形式,采用規(guī)范的標識與格式,在文章中的有關(guān)詞語、內(nèi)容以及引文出處等的右上角等標識。
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