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摘要:
传统运动想象脑电信号判别分析方法存在提取特征数量多、不能反映脑电信号本质特征等问题。为此,提出一种基于贝叶斯网络结构的直观判别分析方法,用于描述进行左右手运动想象时各个导联脑电信号所组成网络的结构差异。在结构学习中引入各个导联的位置信息,利用连续高斯分布对其进行描述,以充分反映脑电信号的高时间、空间分布特征,实现对左右手运动想象脑电信号的网络建模。分别在国际脑电比赛数据集及实验室采集的数据集上进行实验,结果表明,该方法能准确反映各个导联脑电信号的特征及导联之间的关联情况,与PCA+fisherscore方法相比,具有较高的识别率和稳定性。
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文献信息
篇名 基于贝叶斯网络的运动想象脑电信号分析
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 脑电信号 运动想象 贝叶斯网络 结构学习 导联位置 高斯分布
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 136-140
页数 5页 分类号 TP18
字数 3666字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.07.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘斌 同济大学计算机科学与技术系 44 592 12.0 23.0
2 何良华 同济大学计算机科学与技术系 20 138 6.0 11.0
3 罗聪 同济大学计算机科学与技术系 7 23 2.0 4.0
4 魏梦然 同济大学计算机科学与技术系 7 23 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
脑电信号
运动想象
贝叶斯网络
结构学习
导联位置
高斯分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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