基于散度分析的脑电信号特征选择

• 作者: 周金治 唐肖芳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号 脑机接口 特征选择 散度 共空域模式 线性判别分类器
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: ?开发研究与工程应用?
• 页码范围: 290-294
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.05.054

摘要

为准确选择脑电信号的频率与通道参数，提高样本的分类识别率，提出一种基于散度的脑电信号特征选择方法。利用散度分析算法从样本数据的原始特征中选取散度值较大的k个特征，并对其进行基于共空间模型的特征提取与线性判别分类器的分类识别。使用2005年BCI竞赛提供的IVa数据集5位样本数据进行实验，结果表明，采用散度分析算法得到的测试样本与训练样本平均识别率为95.54%和84.57%，均高于相关系数和互信息选择算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周金治	西南科技大学信息工程学院	48	194	8.0	10.0
3	唐肖芳	西南科技大学信息工程学院	2	5	1.0	2.0