基于小波变换和BP神经网络的视觉诱发电位识别

• 作者: 官金安 肖丹丹 肖贵贤 陈亚光
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 医学
• 关键词: 视觉诱发电位(VEP) 脑机接口 小波变换 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 分析测试技术和方法
• 页码范围: 41-43
• 页数: 3页
• 分类号: R318|TP18
• 语种: 中文

摘要

结合小波变换和误差逆传播(Error Back Propagation,BP)神经网络对视觉诱发脑电信号(visual evoked potential,VEP)进行分类而产生脑机接口控制信号.利用一维离散小波变换提取强噪声背景下的低频微弱脑电信号,获取特征向量输入BP神经网络进行事件相关电位模式识别.实验表明,小渡变换特征向量提取方法能有效地实现信号的去噪、降维和特征提取,BP神经网络能比较准确地从VEP中识别出事件相关电位,进行10次测试的平均识别正确率为99.375%,有利于产生脑机接口控制信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈亚光	中南民族大学电子信息工程学院	77	503	12.0	17.0
2	肖贵贤	中南民族大学电子信息工程学院	3	7	2.0	2.0
6	官金安	中南民族大学电子信息工程学院	34	181	7.0	11.0
7	肖丹丹	中南民族大学电子信息工程学院	3	7	2.0	2.0