基于功率谱峰值及时变线性分类算法的运动意识分类

• 作者: 任亚莉
• 来源期刊: 中国组织工程研究与临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电信号 脑机接口 特征提取 功率谱峰值 时变线性分类
• 年，卷（期）: 2010,（39）
• 页码范围: 7331-7335
• 分类号: R318
• 字数: 5831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8225.2010.39.027

摘要

背景:脑电信号的特征提取是脑机接口系统中一个重要的环节,如何快速有效地提取反映大脑意识任务状态的脑电特征是进行分类、正确解读意识任务的关键.目前,提取脑电信号特征通常采用功率谱密度估计、自回归模型和小波变换等方法,这些特征都是以脑电信号的线性化为前提,上述方法不能很好地反映出大脑的非线性动力学性质.目的:分析脑电信号功率谱峰值在识别左右手想象运动中的作用.方法:采用脑机接口2003竞赛中Graz科技大学提供的脑电数据,用小波包分解获取8～24 Hz脑电信号,计算C3,C4电极脑电信号的功率谱峰值作为脑电特征向量,运用时变线性分类算法对运动意识任务运行分类.结果与结论:对140次实验的测试样本进行数据分析,最大分类正确率可达89.29%,最大互信息和信噪比分别为0.6269 bit和1.3848.C3,C4电极8～24 Hz脑电信号功率谱峰值能很好地反映左右手运动想象脑电特征的变化,与事件相关去同步/事件相关同步现象变化一致,可在线识别左右手想象运动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任亚莉	陇东学院物理与电子工程学院	19	68	5.0	8.0