在线脑机接口中脑电信号的特征提取与分类方法

• 作者: 宋爱国 徐宝国 费树岷
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 在线脑机接口 运动想象 小波变换
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1025-1030
• 分类号: TB99
• 字数: 4518字
• 语种: 中文

摘要

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于离散小波变换和AR模型的方法.利用Daubechies类小波函数对脑电信号进行3层分解,抽取小波变换系数的统计特征;利用Burg算法提取脑电信号6阶AR模型系数.将这两类特征进行组合后使用神经网络、支持向量机、马氏距离线性判别进行分类并比较分析.采用BCI2003竞赛数据,以分类精度与竞赛的最好结果进行了比较,表明了所提出方法的有效性.在脑电信号控制机器人的在线系统中,该模式识别算法的平均准确度达到了89.5%.该特征提取和分类方法为在线脑机接口系统的研究提供了新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋爱国	东南大学仪器科学与工程学院	404	4720	32.0	46.0
2	费树岷	东南大学自动化学院	367	3210	27.0	37.0
3	徐宝国	东南大学仪器科学与工程学院	40	575	12.0	23.0