基于事件相关电位的脑-机接口系统微弱信号分析方法研究

• 作者: 李宏伟 耿丽清 赵丽 边琰 郑桐
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 脑-机接口 事件相关电位 小波变换 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 134-137,142
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3402字
• 语种: 中文

摘要

脑-机接口(BCI,brain computer interface)技术作为一种新型的人机交互方式,近年来受到越来越多的关注.基于听觉刺激模式诱发的事件相关电位P300建立了脑-机接口系统,主要研究微弱P300信号的单导联小样本数据的特征提取和模式识别方法.首先经过预处理和小波变换对脑电信号中的P300成分进行特征提取,建立特征向量,然后使用支持向量机的方法对特征提取结果进行模式分类.对7名受试者进行事件相关电位P300诱发实验,结果表明,系统的分类正确率可达到85％以上,且支持向量机的训练时间都在0.05 s以内.该方法可为脑-机接口的进一步应用奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵丽	天津职业技术师范大学天津信息传感与智能控制重点实验室	45	143	6.0	10.0
2	耿丽清	天津职业技术师范大学天津信息传感与智能控制重点实验室	15	17	2.0	3.0
3	郑桐	天津职业技术师范大学天津信息传感与智能控制重点实验室	9	36	3.0	6.0
4	边琰	天津职业技术师范大学天津信息传感与智能控制重点实验室	9	13	3.0	3.0
5	李宏伟	天津职业技术师范大学天津信息传感与智能控制重点实验室	10	8	2.0	2.0