用基于平行坐标图的可视化人机交互技术提取EEG信号特征的方法

• 作者: 崔建新 洪文学 郝连旺 高海波
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 脑机接口(BCI) 模式识别 特征提取 可视化 人机交互(HCI) 平行坐标图
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 研究通讯
• 页码范围: 518-523
• 分类号: TN91
• 字数: 4652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2010.05.013

摘要

应用可视化人机交互(HCI)方法进行了脑电图记录(EEG)信号特征提取技术的研究.该研究一方面在脑机接口(BCI)技术领域提出了一种新的特征提取技术方法,同时通过可视化人机交互的专家智慧参与,实现了面向对象领域和面向数据模式识别的有效结合,克服了单一机器学习的局限性.首先介绍了多元图表示的基本理论,然后提出了基于平行坐标图的可视化人机交互技术,接着进行了单通道和多通道EEG信号特征提取的可视化人机交互技术的研究,最后采用第二届国际脑机接口竞赛中的数据集IV进行了数据实验.实验表明,本文提出的方法的识别结果优于实验数据集国际竞赛最优结果和文献报道中的当前国际最优结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪文学	燕山大学电气工程学院	171	1752	22.0	36.0
2	高海波	燕山大学电气工程学院	19	200	6.0	14.0
3	崔建新	燕山大学电气工程学院	13	57	5.0	7.0
5	郝连旺	燕山大学电气工程学院	12	85	5.0	9.0