稳态视觉诱发脑机接口特征提取方法的研究

• 作者: 薛坤 阮晓钢
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电 稳态视觉诱发电位 脑机接口 独立成分分析 经验模态分解
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 583-588,629
• 页数: 7页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4364字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2015.06.07

摘要

目的 为有效提取稳态视觉诱发脑机接口(SSVEP-based brain-computer interface)中的脑电特征,提出一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)与希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的特征提取方法.方法 对采集得到的脑电信号进行带通滤波,得到预处理的脑电信号,将滤波后的脑电信号作为ICA的输入,经过ICA实现独立成分的快速获取.引入HHT对独立成分进行经验模态分解(EMD),分解获取固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),通过对IMF的频域分析,即可提取出特征.将ICA和HHT法同WT法、ICA法以及HHT法等常用的特征提取方法在频域、功率谱估计、在时间消耗等多方面进行比对分析.结果 频域分析和功率谱估计中,本文提出的方法明显优于WT法和ICA法,略优于HHT法.时间消耗方面,本文提出的方法略优于HHT法.结论 基于ICA和HHT的特征提取方法在稳态视觉诱发脑机接口的特征提取中是可行的,并有效去除了脑电信号中的噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮晓钢	北京工业大学电子信息与控制工程学院	240	2182	23.0	35.0
2	薛坤	北京工业大学电子信息与控制工程学院	1	4	1.0	1.0