脑-机接口中空域滤波技术现状与进展

• 作者: 吴小培 周蚌艳 宋杰 张磊
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 脑-机接口 脑电 运动想象 独立分量分析 共同空间模式
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 电子信息技术
• 页码范围: 14-31
• 页数: 18页
• 分类号: R318.04
• 字数: 11170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2017.02.003

摘要

作为一种特殊的人-机交互模式,脑机接口(brain-computer interface,简称BCI)技术已成为当前脑科学和智能信息处理领域的研究热点.其中,基于头皮脑电(electroencephalography,简称EEG)的BCI(EEG-BCI)技术因具有良好的安全性和可操作性,吸引了研究者的广泛关注.但头皮EEG非常有限的空间分辨率和易受干扰等特性,很大程度上限制了EEG BCI技术的实用化进程.因此,EEG信号处理和模式识别新方法研究已成为BCI领域的一个关键问题.在现有的信号处理方法中,空域滤波技术在EEG伪迹消除和任务相关神经活动获取方面表现出了较明显的优势,近年来在EEG-BCI系统实现研究中得到了广泛应用.论文以运动想象BCI(motor imagery BCI,简称MIBCI)为应用背景,对独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和共同空间模式(common spatial pattern,简称CSP)两种代表性空域滤波方法的原理及其性能进行介绍、分析和比较,总结出两种方法各自的优势和不足,并给出了改进思路.同时指出,ICA空域滤波方法在运动想象脑-机接口系统实现中更具应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小培	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	132	1377	20.0	29.0
5	宋杰	安徽大学计算机科学与技术学院	66	596	10.0	23.0
6	周蚌艳	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	17	79	6.0	8.0
10	张磊	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	55	208	8.0	11.0