基于ERS/ERD的二级共空间模式的运动想象脑电信号特征提取

• 作者: 尚允坤 段锁林 潘礼正
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分解 二级共空间模式 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1385-1390
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.07.028

摘要

针对多类运动想象EEG信号在脑-机接口方面存在分类识别率低和被试者差异性的问题,提出了一种基于ERS/ERD现象的二级共空间模式特征提取的方法.首先对全部导联进行特定频段的小波包降噪和分解;其次对分解系数重构后的信号以手(左、右)和脚(脚、舌)这二类进行一级共空间模式获取空间滤波器并对其采用2-范数筛选准则,提取权重系数较大的N个导联;然后以优化导联的投影矩阵对手与脚进行空间滤波后的信号分剐作为原始信号进行二级空间模式特征提取;最后采用支持向量机进行分类.采用BCI2005Ⅲa中三位被试者的数据进行仿真验证,得到分类正确率最高达到92.55％.结果表明,该方法对EEG信号的特征提取具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段锁林	常州大学机器人研究所	43	214	8.0	11.0
2	潘礼正	常州大学机器人研究所	12	24	3.0	4.0
3	尚允坤	常州大学机器人研究所	2	13	2.0	2.0