应用连续小波变换对脑机接口（BCI）信号处理

资 源 简 介

应用连续小波变换对脑机接口（BCI）信号处理

详 情 说 明

在脑机接口（BCI）系统中，信号处理是关键步骤之一。连续小波变换（CWT）作为一种时频分析方法，能够有效捕捉脑电信号（EEG）中的瞬态特征和非平稳特性。与传统傅里叶变换相比，CWT通过调整尺度参数和平移参数，可以更灵活地分析不同频率成分的时间变化，特别适合处理EEG这种非平稳信号。

在BCI信号处理流程中，首先对原始EEG信号进行预处理，如去除噪声和伪迹。接着，应用连续小波变换提取信号的时频特征，生成小波系数矩阵。这些系数能够反映信号在不同频带的能量分布，为后续分类提供丰富的特征信息。

提取的特征可以作为神经网络的输入。BP（反向传播）网络是一种常用的多层感知机，通过梯度下降优化权重，适合处理复杂的非线性分类问题。而LVQ（学习向量量化）网络则是一种基于原型的监督学习算法，通过调整原型向量来划分类别边界，对小样本数据表现良好。

在实际应用中，两种网络各有优劣。BP网络需要大量数据训练以避免过拟合，而LVQ网络对初始原型选择敏感，但训练速度较快。通过结合连续小波变换的时频分析能力与神经网络的分类性能，可以有效提升BCI系统的识别准确率和实时性。