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noise-assisted MEMD based relevant IMFs identification and EEG classification

Journal of Central South University 2017年第3期24卷 599-608页

作者： SHE Qing-shan MA Yu-liang MENG Ming XI Xu-gang LUO Zhi-zeng Institute of Intelligent Control and Robotics Hangzhou Dianzi University Hangzhou 310018 China

noise-assisted multivariate empirical mode decomposition(NA-MEMD) is suitable to analyze multichannel electroencephalography(EEG) signals of non-stationarity and non-linearity natures due to the fact that it can provide a highly localized time-frequency *** a finite set of multivariate intrinsic mode functions(IMFs) decomposed by NA-MEMD,it still raises the question on how to identify IMFs that contain the information of inertest in an efficient way,and conventional approaches address it by use of prior *** this work,a novel identification method of relevant IMFs without prior information was proposed based on NA-MEMD and Jensen-Shannon distance(JSD) measure.A criterion of effective factor based on JSD was applied to select significant IMF *** each decomposition scale,three kinds of JSDs associated with the effective factor were evaluated:between IMF components from data and themselves,between IMF components from noise and themselves,and between IMF components from data and *** efficacy of the proposed method has been demonstrated by both computer simulations and motor imagery EEG data from BCI competition IV datasets.

关键词： multichannel electroencephalography noise-assisted multivariate empirical mode decomposition Jensen-Shannondistance brain-computer interface

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