基于小波变换和AR参数模型的脑电信号识别方法

• 作者: 宋爱国 徐宝国
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电信号识别 脑-计算机接口 自主运动 小渡系数 自回归模型
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 580-583
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 3627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2008.05.016

摘要

为了实现脑-计算机接口(Brain-computer interface,BCI)系统,对运动脑电信号的特征进行了提取和分类.将多路脑电信号进行CAR(Common average reference)滤波后,利用小波变换和AR参数模型提取特征并使用基于马氏距离的线性判别分析对运动脑电信号进行分类.结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了脑电信号的事件相关去同步(Event-related desynchronization,ERD)和事件相关同步(Event-related synchronization,ERS)的变化时程,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了有效的手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋爱国	东南大学仪器科学与工程学院	404	4720	32.0	46.0
2	徐宝国	东南大学仪器科学与工程学院	40	575	12.0	23.0