基于Adaboost技术的大脑运动意识任务分类

• 作者: 裴晓梅 郑崇勋
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: Adaboost ERD/ERS 特征提取 Morlet小波滤波 互信息(MI)
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 466-470
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2008.05.005

摘要

本文提出了应用机器学习技术Adaboost算法与Fisher判别式分析作为基本分类器相结合的方法,实现大脑想象左右手运动意识任务的分类.利用Morlet小波滤波方法提取优化的运动相关脑电特征,对两组实验数据4个受试者运动相关脑电模式进行分类,平均最大分类正确率达到88.11%.通过最大分类正确率,最大互信息等评价指标比较,验证了Adaboost技术在改善大脑运动意识任务分类性能的有效性,从而为脑机接口系统应用中大脑运动意识任务分类提供了新的思路.