本文關(guān)鍵詞：穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦機(jī)接口特征提取方法的研究

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【摘要】：目的為有效提取穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦機(jī)接口(SSVEP-based brain-computer interface)中的腦電特征,提出一種基于獨立成分分析(independent component analysis,ICA)與希爾伯特黃變換(HilbertHuang transform,HHT)的特征提取方法。方法對采集得到的腦電信號進(jìn)行帶通濾波,得到預(yù)處理的腦電信號,將濾波后的腦電信號作為ICA的輸入,經(jīng)過ICA實現(xiàn)獨立成分的快速獲取。引入HHT對獨立成分進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD),分解獲取固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),通過對IMF的頻域分析,即可提取出特征。將ICA和HHT法同WT法、ICA法以及HHT法等常用的特征提取方法在頻域、功率譜估計、在時間消耗等多方面進(jìn)行比對分析。結(jié)果頻域分析和功率譜估計中,本文提出的方法明顯優(yōu)于WT法和ICA法,略優(yōu)于HHT法。時間消耗方面,本文提出的方法略優(yōu)于HHT法。結(jié)論基于ICA和HHT的特征提取方法在穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦機(jī)接口的特征提取中是可行的,并有效去除了腦電信號中的噪聲。
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 腦電 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位 腦機(jī)接口 獨立成分分析 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61375086)資助
【分類號】：R318.04;TN911.7
【正文快照】： 0引言腦機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)是一種不依賴于大腦外周神經(jīng)與肌肉正常輸出通道的通信控制系統(tǒng)。它通過采集和分析人腦生物電信號,在大腦和外界建立直接交流通道,這樣殘疾人就可以通過腦來表達(dá)自己的意愿或操縱像計算機(jī)、輪椅等這類電子設(shè)備[1]。腦電信號(elect

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本文編號：702507