%0 Journal Article
%A 成苈委
%A 于功敬
%A 于淑月
%A 张忠海
%A 李端玲
%T 融合小波包和神经网络的脑电信号处理方法
%D 2021
%R 10.13190/j.jbupt.2020-208
%J 北京邮电大学学报
%P 94-99
%V 44
%N 3
%X 针对运动想象脑电信号处理中分类准确率较低的问题，提出了一种基于能量（二阶矩）小波包变换和莱文伯格-马夸特神经网络算法相结合的运动想象脑电信号处理方法.首先，利用能量方法对信号进行时域分析，选取有效的时序段；然后，使用小波包变换对所选有效时域段的各导信号进行时频分解，选取与想象任务相关的频段信息重构脑电信号特征；最后，将各导信号重构的特征串接，导入基于莱文伯格-马夸特训练算法的神经网络实现最终的任务分类.利用2个脑电信号标准竞赛数据库进行方法验证，分别取得了95.62%和90.13%的分类准确率.与近期的一些研究成果进行对比，可知该方法具有较好的分类效果.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2020-208