四类运动想象脑电信号特征提取与分类算法

• 作者: 施锦河 沈继忠 王攀
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脑机接口(BCI) 四类运动想象 特征提取 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 电信技术
• 页码范围: 338-344
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2012.02.025

摘要

针对脑机接口(BCI)系统中存在的信息传输速率较慢和脑电信号识别正确率较低的问题,对多通道四类运动想象脑电信号进行研究.通过对4种运动想象及休息状态脑电信号进行功率谱分析,合理确定预处理滤波器的最佳滤波频段,然后使用PW CSP,Hilbert变换及归一化处理的方法,对四类运动想象脑电信号进行特征提取,分类算法分为特征信号算术求和与阈值比较的预分类过程及包含单个支持向量机(SVM)的细分类过程,算法复杂度明显比采用多个SVM组合的多类分类算法要低,为实现算法的在线应用打下基础.仿真结果表明,该算法分类正确率高,时间开销小,并且可以通过调节阈值,在正确率与算法复杂度之间获得平衡.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈继忠		62	300	10.0	14.0
2	王攀		5	67	2.0	5.0
3	施锦河		7	82	4.0	7.0