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基于腦電的立體視頻加速度的特征識別
關鍵詞：腦電 立體深度勻加速運動 視覺不舒適 多變量經驗模態分解 共空間模式
摘要：構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驗模態分解(PNA-MEMD)對腦電(EEG)信號進行分解得到本征模態函數(IMF),應用基于詹森-香農散度(JSD)的有效因子對IMF進行兩次不同范圍的自適應篩選,篩選結果按照權重疊加構成重構信號.利用共空間模式(CSP)對重構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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