基于小波变换和时域能量熵的P300特征提取算法

针对P300 信号特征提取和分类过程中训练及测试速度相对较慢的不足，提出了一种基于P300 带内带外特征的脑电 信号特征提取方法，将时域能量熵和离散小波变换相结合，克服了P300 信号识别中对电极数量和脑电信号叠加次数的苛刻要 求。试验采用支持向量机作为分类器，在BCI Competition 2003 和BCI Competition 2005 的P300 试验数据集上进行验证，结果表 明，提出的方法只需对一导数据进行处理，只有2 次叠加平均，就能得到很好的分类效果及较短的分类系统运算时间。