本文關鍵詞：多變量自回歸和多線性主成分分析結合的多通道信號特征提取研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機接口(BCI)系統(tǒng)通過從腦信號中提取特征對其進行識別。針對自回歸模型特征提取方法和傳統(tǒng)主成分分析降維方法處理多通道信號的局限性,本文提出了多變量自回歸(MVAR)模型和多線性主成分分析(MPCA)結合的多通道特征提取方法,并用于腦磁圖/腦電圖(MEG/EEG)信號識別。首先計算MEG/EEG信號的MVAR模型的系數(shù)矩陣,然后采用MPCA對系數(shù)矩陣進行降維,最后使用線性判別分析分類器對腦信號分類。創(chuàng)新在于將傳統(tǒng)單通道特征提取方法擴展到多通道。選用BCI競賽IV數(shù)據集3和1數(shù)據進行實驗驗證,兩組實驗結果表明MVAR和MPCA結合的特征提取方法處理多通道信號是可行的。
【作者單位】： 燕山大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 腦機接口 腦磁圖 腦電圖 多變量自回歸模型 多線性主成分分析 特征提取
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61473339) 中國博士后科學基金資助項目(2014M561202) 河北省2014年度博士后專項資助項目(B2014010005) 首批“河北省青年拔尖人才”資助項目
【分類號】：O212.1;TN911.7
【正文快照】： 引言腦機接口(brain-computer interface,BCI)依賴人的意識通過腦信號來對計算機或其他的外部設備進行控制[1]。如何提高腦電圖(electroencephalo-graph,EEG)和腦磁圖(magnetoencephalography,MEG)信號的識別性能仍是BCI研究中的關鍵問題[1]。目前腦信號的特征提取方法主要包

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  本文關鍵詞：多變量自回歸和多線性主成分分析結合的多通道信號特征提取研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：453642