基于PCA及SVM的运动想象脑电信号识别研究

为了解决脑机接口(BCI)中不同意识任务下运动想象脑电信号的分类问题,提出了一种基于PCA及SVM的识别方法。针对Hilbert-Huang变换和AR模型提取的脑电信号特征,首先采用主成分分析PCA对高维特征向量进行降维处理,然后用支持向量机进行分类。最后将本方法分类结果和Fisher线性分类、概率神经网络分类结果进行比较。实验结果表明,该方法分类正确率较高,复杂度低,具有一定的有效性,可用于脑机接口中。