换一批基于 RCE 的空间滤波方法在运动想象电位识别中的应用
RCE-based Spatial Filtering Method for Recognition of Motor Imagery Potential
摘要在对运动想象电位进行模式识别时，需要对原始信号进行滤波以提取信号中区分度较高的成分用于分类，而在噪声较为严重时，滤波方法会导致有用信息的丢失，从而降低分类正确率。针对该问题，本文提出节律成分提取（ Rhythmic Component Extraction， RCE）与共空子空间分解（The Common Spatial Subspace Decomposition ， CSSD）相结合的特征提取方法，对提取的特征信息使用线性分类器进行分类。采用该方法对2003年国际BCI竞赛数据进行识别，测试数据的分类正确率达到87．23％，比使用传统空间滤波方法进行特征提取时的分类正确率提高了6．8％，表明该方法可有效地应用于左右手运动想象电位的识别。
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关键词
运动想象电位脑电信号共空子空间分解节律成分提取motor imagery potentialelectroencephalographycommon spatial subspace decompositionrhythmic component ex-traction
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2014.09.026
发布时间
2014-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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