P300Speller中基于AdaBoost SVM的导联筛选研究

• 作者: 万柏坤 刘志朋 明东 殷涛 綦宏志 许敏鹏
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脑-机接口 自适应增强 支持向量机 字符识别
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 985-990
• 分类号: TP18
• 字数: 4197字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-3087.2012.05.004

摘要

P300 Speller是目前少数可以用于临床残疾人功能补偿的脑-机接口系统,P300 Speller的字符识别效率与脑电信号采集的头皮表面电极位置密切相关,过多的电极不但增加了使用者的不适感,且易引入噪声干扰进而影响系统的稳定性.采用并发展了一种基于AdaBoost SVM (adaptive boosting support vector machine)的特征筛选方法,对脑电导联进行优化筛选,通过对6位受试者的实验数据处理及分析,结果表明该方法可以在不显著影响识别效率的基础上降低导联数量76％以上.另外,相较于经典的SVM-RFE特征筛选方法,该方法极大降低了计算复杂度,更适用于训练数据庞大的脑电特征优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	明东	天津大学精密仪器与光电子工程学院	107	678	16.0	21.0
2	万柏坤	天津大学精密仪器与光电子工程学院	122	1266	20.0	27.0
3	殷涛	中国医学科学院生物医学工程研究所	55	311	10.0	13.0
4	刘志朋	中国医学科学院生物医学工程研究所	57	317	10.0	13.0
5	綦宏志	天津大学精密仪器与光电子工程学院	46	445	14.0	19.0
7	许敏鹏	天津大学精密仪器与光电子工程学院	22	61	5.0	7.0