【摘要】：針對(duì)腦機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)系統(tǒng)特征提取較慢的現(xiàn)狀,提出基于約束獨(dú)立分量分析(constrained independent component analysis,cICA)的P300特征提取方法.首先,針對(duì)各位P300實(shí)驗(yàn)被試,通過(guò)EEG圖像研究其特有P300時(shí)域特性;然后,根據(jù)P300特性構(gòu)建參考信號(hào),并將參考信號(hào)與獨(dú)立分量分析(independent component analysis,ICA)方法結(jié)合,基于64導(dǎo)聯(lián)EEG,提取出與P300相關(guān)度最大的獨(dú)立分量;最后,依據(jù)提取出的獨(dú)立分量構(gòu)造3維特征向量進(jìn)行分類.實(shí)驗(yàn)采用線性分類器,針對(duì)BCI Competition II dataset IIb和BCI Competition III dataset II兩組公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證.結(jié)果表明,提出方法在3次疊加平均下識(shí)別正確率達(dá)67.1%,15次達(dá)95.2%,在相同實(shí)驗(yàn)條件下,分類時(shí)間也較其他方法縮短.
[Abstract]:A P300 feature extraction method based on constrained Independent component Analysis (constrained independent component analysis,cICA) is proposed to solve the problem of slow feature extraction in brain-computer interface (brain-computer interface,BCI) systems. First of all, the special P300 time-domain characteristics of P300 are studied by EEG images, and then the reference signal is constructed according to the P300 characteristics, and the reference signal is combined with the independent component analysis (independent component analysis,ICA) method. Based on 64-lead EEG, the independent components with the greatest correlation with P300 are extracted. Finally, 3D feature vectors are constructed according to the extracted independent components. The experiment uses linear classifier to verify two groups of common data sets: BCI Competition II dataset IIb and BCI Competition III dataset II. The results show that the accuracy rate of the proposed method is 67.1 times and 95.2 times on the average of three superpositions, and the classification time is shorter than that of other methods under the same experimental conditions.
【作者單位】： 東北大學(xué)中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院;東北大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61071057)
【分類號(hào)】：R318

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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8 納躍躍;謝，

本文編號(hào)：2270461