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摘要:
基于小波包和LSTM型RNN神经网络的脑电识别方法,属于生物信息技术领域。具体包括:首先,利用平均功率谱法分析脑电信号的时域特性,确定有效的时域范围。其次,对脑电信号进行小波包分解,基于改进的距离准则获取小波包最优子空间,并选取小波包最优子空间的小波包系数构成脑电特征。最后,以LSTM型RNN神经网络作为分类器对脑电信号进行分类。本发明能够自适应地选取小波包最优子空间,并自动确定最佳频段的小波包系数构成脑电时频特征,其保留了脑电信号的时序信息,而LSTM型RNN神经网络能够充分利用基于小波包变换提取的脑电特征的时序信息,从而提高脑电信号的分类准确率,为脑电信号的识别提供一种新思路。
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