独立分量分析和遗传算法相结合的运动想象频带优化

• 作者: 吴小培 周蚌艳 康莎莎
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脑-机接口 脑电信号 运动想象 遗传算法 独立分量分析 节律增强频带
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 37-44
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 5396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2019.01.006

摘要

对结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和遗传算法(genetic algorithm,简称GA)的运动想象脑电(motor imagery electroencephalogram,简称MI-EEG)特征检测及其优化方法开展研究.设计了基于ICA的MI-EEG分类算法.在此基础上,针对不同受试个体,用GA算法对运动想象诱发的事件相关去同步(event-related desynchronization,简称ERD)频段进行优化选择,用以改善运动想象脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)系统的识别率.实验结果表明,基于ICA的GA算法特征优化方法具有较好的可靠性和实用性,可用于在线BCI的设计与实现.

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	安徽大学计算机科学与技术学院	132	1377	20.0	29.0
5	周蚌艳	安徽大学计算机科学与技术学院	17	79	6.0	8.0
9	康莎莎	安徽大学计算机科学与技术学院	3	7	1.0	2.0