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摘要:
介绍了运动想像脑-机接口技术中的几项核心技术,即在信息特征提取阶段采用的共空间模式和判决空间模式滤波方法、在模式识别阶段采用的大概率测试样本扩充训练集合的贝叶斯线性判决分析方法、直推式支持向量机方法、基于流形学习的拉普拉斯支持向量机方法和基于分层贝叶斯模型的方法.介绍了在线系统设计中的放大器设计和空闲态检测,展望了未来的发展方向.
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文献信息
篇名 基于脑电的脑-机接口:关键技术和应用前景
来源期刊 电子科技大学学报 学科 医学
关键词 脑机接口 脑电 特征提取 在线系统 模式识别
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 550-554
页数 5页 分类号 R318
字数 5311字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.05.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尧德中 神经信息教育部重点实验室电子科技大学生命科学与技术学院 6 154 3.0 6.0
2 刘铁军 神经信息教育部重点实验室电子科技大学生命科学与技术学院 1 83 1.0 1.0
3 雷旭 神经信息教育部重点实验室电子科技大学生命科学与技术学院 3 136 2.0 3.0
4 杨平 神经信息教育部重点实验室电子科技大学生命科学与技术学院 1 83 1.0 1.0
5 徐鹏 神经信息教育部重点实验室电子科技大学生命科学与技术学院 3 86 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
脑机接口
脑电
特征提取
在线系统
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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