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本发明公开了一种基于EMD及高斯核函数SVM的脑电情感分类方法，针对脑电信号分类正确率不高的问题，本发明将经验模态分解(EMD)技术与SVM进行结合，对脑电信号先进行EMD分解，得到若干条模态分量，每个模态分量中包含不同频率的有效信息，再将频率能量作为每条模态分量的量化标准，即每条脑电可以得到不同的特征值，将这些特征值作为脑电序列的特征值进行下一步的分类样本值。通过实验表明，基于EMD及高斯核函数SVM的脑电分类方法能够提高脑电信号分类的正确率。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201710432101.X
Filing Date： 2017-06-09
Publication Date： 2017-10-20
Pub. No.： CN107273841A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
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