换一批基于共空间模式的运动想象脑电信号识别研究
Classification of Left-Right Hand Motor Imagery Electroencephalogram Signals Based on a Feature Extraction Common Spatial Pattern Algorithm
摘要脑-机接口技术领域的关键问题是脑电信号的分类识别研究.本文针对脑电信号的分类问题，基于EGI-64导脑电采集系统得到7名被试者的左右手运动想象脑电数据，首先采用扩展Infomax-ICA方法对脑电数据进行去噪处理；然后利用共空间模式方法对C3/C42个电极的脑电信号进行特征提取；最后比较了Fisher线性判别分析法、贝叶斯方法、径向神经网络和BP神经网络几种算法的平均分类率.结果表明：神经网络分类方法得到的平均分类率要高于其他2种方法，而BP神经网络方法的平均分类率最高，可以达到95.36%，但另外3种方法的运行速度明显高于BP神经网络.该结果为实时BCI系统实施提供了一定依据.
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DOI
10.3969/j.issn.1672-1292.2014.02.010
发布时间
2014-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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