基于样本熵的注意力相关脑电特征信息提取与分类

• 作者: 宗良 燕楠 王珏 魏娜
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 脑电 生物反馈 样本熵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 1237-1241
• 页数: 5页
• 分类号: R318.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987x.2007.10.025

摘要

提出一种用样本熵作为特征进行注意力相关脑电信号的分析与分类处理、并采用支持向量机(SVM)算法实现分类器的方法.7位年龄在20～30岁之间的男性受试者接受了执行3种不同注意任务状态下的测试.数据分析结果显示:样本熵分类法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可达85.5%,优于传统频段能量法获得的分类精度(77.9%).这个结果暗示了样本熵能有效地识别出自发脑电中注意力相关信息,因而它可在脑电生物信息反馈治疗系统设计中获得广泛的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王珏	西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室	68	444	12.0	16.0
2	燕楠	西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室	4	79	4.0	4.0
3	宗良	西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室	3	50	1.0	3.0
4	魏娜	西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室	4	64	3.0	4.0