换一批摘要“模拟阅读”脑-机接口(BCI)工作在同步模式,而实际中使用者希望能在“工作/非工作”状态间自由切换,即异步化,针对该问题提出了利用闭眼固定时间的脑电信号作为两种状态间转换开关的方法.首先设计了实验方案;然后对采集的脑电图(EEG)信号分别在时域和频域进行特征提取,对时域特征利用支持向量机(SVM)和K-means分类器进行分类,对频域特征用SVM分类.时域最高识别率分别为91.25％和89.17％,平均分类所需时间分别为1.89s和0.11s,频域最高识别率和平均识别率分别为86.25％和81.875％.实验结果表明该实验模式能实现两种状态自由切换的目的.
更多相关知识
关键词
异步脑-机接口支持向量机特征提取模式识别asynchronyBrain-Computer Interface (BCI)Support Vector Machine (SVM)feature extractionpattern recognition
分类号
TP391.4
栏目名称
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2014.03.0771
发布时间
2014-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
- 浏览2
- 被引8
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
