本文關鍵詞：多類運動想象腦電信號的兩級特征提取方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：共同空間模式(Common spatial pattern,CSP)是運動想象腦機接口(Brain-computer interface,BCI)中常用的特征提取方法,但對多類任務的分類正確率卻明顯低于兩類任務.通過引入堆疊降噪自動編碼器(Stacked denoising autoencoders,SDA),提出了一種多類運動想象腦電信號(Electroencephalogram,EEG)的兩級特征提取方法.首先利用一對多CSP(One versus rest CSP,OVR-CSP)將腦電信號變換到使信號方差區(qū)別最大的低維空間,然后通過SDA網(wǎng)絡提取其中可以更好表達類別屬性的高層抽象特征,最后使用Softmax分類器進行分類.在對BCI競賽IV中Data-sets 2a的4類運動想象任務進行的分類實驗中,平均Kappa系數(shù)達到0.69,表明了所提出的特征提取方法的有效性和魯棒性.
【作者單位】： 杭州電子科技大學自動化學院智能控制與機器人研究所;
【關鍵詞】： 腦機接口 特征提取 共同空間模式 堆疊降噪自動編碼器
【基金】：國家自然科學基金(61671197,61372023) 浙江省自然科學基金(LY14F030023,LY15F010009)資助~~
【分類號】：R338;TN911.7
【正文快照】： 通過大腦神經(jīng)活動來控制一些外部輔助設備(輪椅、服務機器人等),是使脊髓損傷、肌萎縮脊髓側索硬化、腦癱等嚴重神經(jīng)肌肉障礙患者在一定程度上恢復其交流和運動能力的有效途徑[1].腦機接口(Brain-computer interface,BCI)正是這樣一種不依賴人體神經(jīng)和肌肉組織的正常傳輸通路,

【相似文獻】

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本文編號：485945