本文關(guān)鍵詞：基于共空間模式方法的多類運動想象腦電的導聯(lián)選擇

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【摘要】：腦-機接口(BCI)中常用高密度導聯(lián)來獲取腦電(EEG)信號的空間信息,為了避免使用過多導聯(lián)給EEG采集工作帶來不便,消除無關(guān)的噪聲通道,本文提出了一種基于共空間模式(CSP)的導聯(lián)優(yōu)化方法,基于CSP方法得到的投影矩陣,使用2-范數(shù)的導聯(lián)篩選準則,篩選出在投影空間中權(quán)重較大的M個導聯(lián),目的是用較少的導聯(lián)來獲得與使用高密度導聯(lián)相近的分類識別率。實驗數(shù)據(jù)使用BCI Competition 2005DatasetⅢa,針對三個受試者的三類運動想象(左手、右手和腳),分別比較了使用該方法選擇的導聯(lián)和使用全部導聯(lián)情況下得到的分類識別率。實驗表明,使用篩選后的20導聯(lián)得到的三個受試者的分類識別率,均高于使用全部60導聯(lián)得到的分類識別率,從而驗證了所提出方法的有效性和實用性。
【作者單位】： 安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 腦-機接口 腦電圖 共空間模式 運動想象
【基金】：國家自然科學基金項目資助(61271352,61401002) 安徽省自然科學基金項目資助(1408085QF125)
【分類號】：R338;TN911.7
【正文快照】： 引言腦-機接口(brain-computer interface,BCI)是一種不依賴于大腦外周神經(jīng)和肌肉的人機交互技術(shù),可以將不同思維狀態(tài)的神經(jīng)活動(neural activi-ty,NA)信息直接轉(zhuǎn)換成對外部設(shè)備的控制命令[1]。目前在BCI系統(tǒng)中,常用的神經(jīng)活動采集技術(shù)有:腦電圖(electroencephalograph,EEG)、

【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1004675