針對P300 信號特征提取和分類過程中訓(xùn)練及測試速度相對較慢的不足，提出了一種基于P300 帶內(nèi)帶外特征的腦電 信號特征提取方法，將時域能量熵和離散小波變換相結(jié)合，克服了P300 信號識別中對電極數(shù)量和腦電信號疊加次數(shù)的苛刻要 求。試驗采用支持向量機作為分類器，在BCI Competition 2003 和BCI Competition 2005 的P300 試驗數(shù)據(jù)集上進行驗證，結(jié)果表 明，提出的方法只需對一導(dǎo)數(shù)據(jù)進行處理，只有2 次疊加平均，就能得到很好的分類效果及較短的分類系統(tǒng)運算時間。