异步BCI系统中运动想象诱发脑电特征识别

• 作者: 乔晓艳 王春晖
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 医学
• 关键词: 异步BCI 二级分类器 阈值判别 支持向量机 小波变换
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 215-219
• 页数: 5页
• 分类号: R318|TP391
• 字数: 4989字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1307-0384

摘要

针对异步运动想象脑机交互（Brain Computer Interface，BCI）系统中空闲状态检测和不同想象任务分类的问题，在小波变换提取脑电信号特征基础上，设计了阈值判别结合支持向量机的二级分类器。由于大脑想象单侧肢体运动时，会导致同侧和对侧运动皮层脑区EEG信号在μ节律上分别出现事件相关同步和去同步，而大脑处于空闲状态时则无此现象。基于大脑活动的这一特性，提出了小波能量阈值判别法，进行空闲状态检测，径向基核函数和交叉检验的支持向量机方法，进行左、右手运动想象任务分类。结果表明该分类器最佳分类正确率达到了80.7%，且整个时间消耗仅为3.0 s，可以较好地满足异步在线运动想象BCI系统的应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔晓艳	山西大学物理电子工程学院	57	477	10.0	19.0
2	王春晖	山西大学物理电子工程学院	4	11	2.0	3.0