基于共空间模式的运动想象脑电信号识别研究

• 作者: 张义 李文杰 潘赛虎
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 医学
• 关键词: 运动想象 脑-机接口 特征提取 模式识别
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: R318.04|TP391.4
• 字数: 4169字
• 语种: 中文

摘要

脑-机接口技术领域的关键问题是脑电信号的分类识别研究.本文针对脑电信号的分类问题，基于EGI-64导脑电采集系统得到7名被试者的左右手运动想象脑电数据，首先采用扩展Infomax-ICA方法对脑电数据进行去噪处理；然后利用共空间模式方法对C3/C42个电极的脑电信号进行特征提取；最后比较了Fisher线性判别分析法、贝叶斯方法、径向神经网络和BP神经网络几种算法的平均分类率.结果表明：神经网络分类方法得到的平均分类率要高于其他2种方法，而BP神经网络方法的平均分类率最高，可以达到95.36%，但另外3种方法的运行速度明显高于BP神经网络.该结果为实时BCI系统实施提供了一定依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文杰	常州大学信息科学与工程学院	9	14	3.0	3.0
3	潘赛虎	常州大学信息科学与工程学院	10	25	3.0	4.0
6	张义	常州大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0