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基于ECoG的运动想象分类被引量：3: 2007年; 目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法(CSP)滤波提高信噪比,使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别,其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果测试样本的预测精度达到94%。结论利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定(想象)运动;共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比;只要预处理、特征抽取及分类得当,时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。; 安滨江朝晖宁艳陈强冯焕清; 关键词：皮层脑电图 K近邻

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中国科学技术大学研究生创新基金(200510)