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摘要:
针对多通道脑电信号特征提取过程中存在的特征向量稳定性低及区分度差的问题,提出相位同步与空间位置相结合的特征提取算法.首先,利用相位锁定值(PLV)衡量不同模式下不同脑区的相关程度,通过相关性分析发现感觉运动的作用机制,并按相关程度选取特征电极;然后,采用共空间模式算法(CSP)对所选电极间的PLV进行特征提取;最后,使用支持向量机(SVM)完成运动想象分类.本方法在持续4 s和1 s的左右手运动想象分类中分别获得平均91.3%和82.7%的准确率,相较于传统CSP算法具有更高的分类准确率,需要的电极更少,能快速响应短时不连续性运动想象.
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文献信息
篇名 基于相位同步的运动想象分类
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 同步化分析 运动想象 相位锁定 共空间模式 脑电信号
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 面向机器人的图像识别
研究方向 页码范围 48-54
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.200109
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张毅 重庆邮电大学先进制造工程学院 281 2390 21.0 36.0
2 刘鹏飞 重庆邮电大学光电工程学院 3 2 1.0 1.0
3 蒋勤 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
同步化分析
运动想象
相位锁定
共空间模式
脑电信号
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
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