基于运动想象的脑电信号特征提取与分类

• 作者: 吴效明 李丽君 熊冬生 黄思娟
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 脑机接口 脑电信号 小波包分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 16-17,25
• 分类号: R741.044
• 字数: 2099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8868.2011.01.005

摘要

目的:以在已知类别的2种运动想象任务下采集的EEG信号为训练样本,识别测试样本中的运动想象任务.方法:在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得C3、C4通道的功率谱密度,确定ERD,ERS较明显的频率范围;在时域范围内,比较C3、C4通道信号的能量差异,确定ERD,ERS较明显的时间段.采用带通滤波和小波包分析的方法提取训练集想象运动过程中ERD/ERS生理现象较明显的节律信号,分别采用线性分类器、支持向量机(SVM)实现测试集运动想象脑电数据的分类.结果:分类最佳正确率为87.14%.结论:小波包分析法能够较准确地提取想象左、右手运动的脑电信号的本质特征,结合支持向量机实现较好的抗干扰能力和分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴效明	华南理工大学生物科学与工程学院	199	1579	20.0	28.0
2	黄思娟	华南理工大学生物科学与工程学院	4	68	3.0	4.0
3	熊冬生	华南理工大学生物科学与工程学院	32	188	8.0	12.0
4	李丽君	华南理工大学生物科学与工程学院	2	15	2.0	2.0