脑机接口系统中EEG信号特征提取与分类

• 作者: 杨钢 葛瑜
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 运动想象(MD 公共空间模式(CSP) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2008,（18）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 266-267,278
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.18.108

摘要

脑机接口(BCI)技术是近年来国际上的研究热点之一,它通常利用脑电(EEG)来实现无动作的人机交互,运动想象是其中一种重要BCI实验范式,利用第二届国际脑机接口竞赛中的一组实验数据为处理对象,将数据经公共空间模式滤波、小波时频分解、然后采用T加权提取最后特征,并利用支持向量机进行分类器设计.实验结果表明,该算法效果较好,最终识别正确率达到89.3%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛瑜		24	145	7.0	11.0
2	杨钢		9	29	3.0	5.0