基于模糊化符号复杂度的脑电运动想象识别算法

• 作者: 周光省 罗志增 高云园
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动想象 模糊化 脑机接口 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 生物化学类传感器
• 页码范围: 595-599
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2013.05.001

摘要

提出一种基于模糊化符号复杂度的运动想象脑电信号特征提取与识别方法.在脑电信号的复杂度细粒化多符号度量中引入模糊算法,用sigmoid函数模糊化处理,逻辑判断得到模糊化符号复杂度.取细粒化指数n为2,提取模糊化符号复杂度作为特征值,最后利用支持向量机对脑电运动想象任务进行分类识别.实验结果表明,以模糊化符号复杂度为特征的分类方法,对左右手运动想象脑电信号的分类识别率最高达88.67％,优于二值化Lempel-Ziv复杂度算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗志增	杭州电子科技大学机器人研究所	164	2539	28.0	39.0
2	高云园	杭州电子科技大学机器人研究所	23	198	8.0	13.0
3	周光省	杭州电子科技大学机器人研究所	1	2	1.0	1.0