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摘要：运动想象 (MI) 任务的分类为残障人士与脑机接口环境的连接提供了一种强大的解决方案。精确选择脑电图 (EEG) 信号的可调 Q 小波变换 (TQWT) 的均匀调谐参数是一项艰巨的任务。因此，本文提出了稳健的 TQWT，用于自动选择最佳调谐参数，以准确分解非平稳 EEG 信号。探索了三种进化优化算法来自动调整稳健 TQWT 的参数。使用分解的均方误差的适应度函数。本文还利用拉普拉斯分数进行通道选择以选择主通道。使用最小二乘支持向量机分类器的不同核对从稳健 TQWT 子带中提取的重要特征进行分类。径向基函数核提供了 99.78% 的最高准确率，证明了所提出的方法优于使用相同数据库的其他最先进方法。
采用自适应小波脑电图的智能运动想象检测系统
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