脑电信号处理与分类：软阈值去噪与模糊熵特征提取

"本文主要探讨了脑电信号的特征提取与分类技术在脑-机接口（BCI）领域的应用。作者通过研究和实验，提出了一套包括信号去噪、特征提取和分类的流程，旨在提高BCI系统的性能和准确性。" 在脑机接口技术中，脑电信号（EEG）的处理至关重要。首先，由于原始脑电信号通常包含大量噪声，需要进行去噪处理。文章提到了硬阈值去噪和软阈值去噪两种方法。通过对两层和三层小波分解的比较，作者选择了两层小波分解配合软阈值去噪，这种方法在实验中表现出更好的信噪比和均方根误差指标。 其次，针对EEG信号的非线性和不稳定性，文章采用了小波变换与模糊熵相结合的方法来提取特征。小波变换能够有效地分析信号在不同频率成分上的分布，而模糊熵则能捕捉信号的复杂性和不确定性。通过小波分解后的数据，再利用模糊熵进行特征提取，结果显示提取出的特征具有较低的重叠度，这对于后续的信号分类十分有利。 最后，文章使用神经网络和支持向量机（SVM）作为分类器，通过Matlab2019a工具箱实现信号处理和分类。实验结果显示，所采用的分类方法精度达到61%，满足预期要求，显示了良好的分类性能。 关键词涉及到的核心技术包括脑电信号处理、软阈值去噪算法、小波变换在信号分析中的应用，以及模糊熵在特征提取中的作用。这些技术的应用为BCI系统提供了更高效的数据处理手段，对于提升BCI的性能，尤其是帮助残疾患者恢复或增强功能，具有重要意义。 这篇文档深入探讨了脑电信号处理的各个环节，从预处理到特征提取，再到分类，为BCI系统的设计和优化提供了有价值的参考。作者的研究不仅限于理论层面，还包括了实际操作和实验验证，体现了理论与实践的紧密结合。