基于MODWT的运动想象脑电信号识别

• 作者: 严军 余蓓蓓 宋麦玲 李东明 王典洪 王永涛
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 脑机接口 运动想象 极大重叠小波变换 能量曲线 模式分类 电机转向控制
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: ?人工智能及识别技术?
• 页码范围: 161-167
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.10.031

摘要

对运动想象脑电信号进行分类识别，是脑机接口研究中的重要问题。为此，提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解，抽取变换系数的统计特征，利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征，将这3类特征进行组合后，使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比，该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中，该模式识别方法的平均准确度达到了91．3%，可用于嵌入式脑机接口的系统设计。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余蓓蓓	中国地质大学机械与电子信息学院	6	24	3.0	4.0
2	王典洪	中国地质大学机械与电子信息学院	96	711	15.0	22.0
3	李东明	中国地质大学信息技术教学实验中心	15	80	5.0	8.0
4	严军	中国地质大学机械与电子信息学院	8	34	4.0	5.0
5	宋麦玲	中国地质大学信息技术教学实验中心	7	20	3.0	4.0
6	王永涛	中国地质大学信息技术教学实验中心	10	70	4.0	8.0