基于ERD和累积能量的脑电特征提取方法

• 作者: 张学军 成谢锋 林文通 黄丽亚
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 医学
• 关键词: 脑-机接口 事件相关去同步 累积能量 运动想象
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 字数: 3466字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.06.018

摘要

为了提高运动想象脑-机接口的分类正确率,提出了一种基于事件相关去同步(ERD)的频带能量特征和累积能量特征相结合的特征提取方法.对脑电信号提取ERD频带能量特征,使用线性判别分析(LDA)分类器进行分类,将LDA分类器的输出D作为分类置信度.当D大于设定的阈值时,判断进入运动想象状态,提取累积能量特征,将ERD频带能量特征与累积能量特征相结合,构建联合特征向量,使用LDA分类器进行了分类,得到最终分类结果.采用BCI 2003竞赛数据集Data III进行了实验.实验结果以分类正确率和互信息(MI)作为评估标准,提出的方法最大分类正确率为90%,最大互信息为0.51,结果优于大部分使用相同数据集的参赛队伍.实验结果验证了所提出方法的可行性、有效性,为设计在线脑-机接口模型提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	成谢锋	南京邮电大学电子科学与工程学院	79	608	14.0	20.0
3	张学军	南京邮电大学电子科学与工程学院	58	778	13.0	26.0
5	黄丽亚	南京邮电大学电子科学与工程学院	48	384	10.0	18.0
13	林文通	南京邮电大学电子科学与工程学院	1	3	1.0	1.0