基于AR和SVM的运动想象脑电信号识别

• 作者: 张毅 李敏 杨柳 罗元
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信号识别 脑-机接口 自回归 支持向量机 运动想象 分类识别
• 年，卷（期）: 2011,（z2）
• 所属期刊栏目: 机器视觉、图像处理与模式识别技术
• 页码范围: 103-106
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文

摘要

针对不同思维运动中EEG信号识别,提出了一种基于自回归模型参数和支持向量机的识别方法.针对2008年BCI Competition Ⅳ Data sets 2a数据集中想象左右手运动的两类思维运动脑电信号,运用自回归模型进行特征提取,支持向量机进行特征分类.采用不同的核函数进行分类对比实验,该识别方法的正确识别率达到75％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗元	重庆邮电大学光电工程学院	192	1681	17.0	31.0
2	张毅	重庆邮电大学自动化学院	281	2390	21.0	36.0
3	李敏	重庆邮电大学自动化学院	33	182	7.0	12.0
4	杨柳	重庆邮电大学自动化学院	19	43	3.0	6.0