基于脑电的脑-机接口:关键技术和应用前景

• 作者: 刘铁军 尧德中 张杨松 徐鹏 杨平 雷旭
• 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）
• 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

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.

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