江西省教育厅科技计划项目(GJJ08477)
- 作品数：3 被引量：6H指数：1
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- 基于时频域分析的运动想象脑电信号分类被引量：6
- 2009年
- 人的不同运动想象会产生不同的脑电信号。脑机接口系统就是利用这种不同的脑电信号,利用外部的连接和控制设备将不同的思维活动与不同的指令结合起来,实现人脑和外部设备的通信。为了从包含各种噪声的脑电信号中提取特征,国内外学者运用各种方法,通过多种途径,力图达到最优的信号分类模式。文章介绍了一种新的方法运用于运动想象脑电信号分类,该方法基于脑电信号的时频域分析,结合C3,C4电极脑电信号间的相互关系,依据Fisher距离进行特征抽取,运用线性分类器进行分类。该算法运用到3名受试者的脑电数据中,分别对选取脑电信号特征频率段、Kappa值、和脑电信号特征选取不同时间段进行分析。分类效果因受试者而异,从65.0%到93.1%。
- 穆振东胡剑锋肖丹
- 关键词：脑机接口时频分析脑电
- 基于信息约简的脑电信号特征提取
- 2010年
- 背景:脑机接口系统中,对大脑想象的反应速度是衡量脑机接口系统质量的一个重要标准,因此关于脑电信号的分析,对脑电信号特征进行筛选就显得尤为重要,尽可能少的特征来标示相应的动作是提高速度的一个重要途径。目的:利用约简方法对脑电信号特征进行特征筛选,降低脑电特征数目。方法:首先利用不同的脑电特征分析方法,提取特征,并进行分类;其次把连续的脑电信号离散化,利用脑电信号组建脑电信号信息表,最后利用约简理论,对脑电信号进行特征约简,并利用约简特征进行分类,验证分类准确率。结果与结论:利用信息约简的方法及特征标示,把连续的脑电信号特征离散化,利用离散化的脑电信号特征构建信息表,并进行特征筛选,在保证分类准确率的情况下降低了特征的数量。不足之处在于,该方法对分类特征进行标记只能在两类之间进行,对多类型分类特征进行标记和分类特征进行约简将是下一步工作的重点。
- 穆振东肖丹
- 关键词：脑机接口特征提取脑电信号数字化影像技术
- 基于AR模型的脑电信号身份识别研究
- 2010年
- 本文提出利用脑电信号作为身份识别工具,利用AR模型把时域上的脑电信号转换到频域上,计算Fisher距离进行特征提取,分析特征在频率段的分布,得出特征主要分布在14～30Hz之间.利用BP神经网络进行计算,身份平均识别率达到86.7%。
- 穆振东王平
- 关键词：脑电信号AR模型身份识别BP神经网络
