李春月
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：大连理工大学电子信息与电气工程学部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：电子电信医药卫生更多>>
- 基于序贯似然比检验的运动想象脑电信号分类方法研究被引量：3
- 2013年
- 快速准确地对脑电信号进行特征分类是脑-机接口研究的关键问题之一.从人脑决策模型出发,结合自适应小波基特征提取方法,提出了一种基于序贯似然比检验的运动想象脑电信号动态分类方法.该方法在分类中无须预先固定样本量,而是逐次取样,累积分类信息,有利于解决脑-机接口的实时控制问题.为了更好地衡量该方法的有效性,进行了10次10折交叉验证,实验结果表明3个运动想象数据集共8位受试者的平均正确率达到87%以上,互信息和分类时间等指标也表明该方法能够有效提高脑-机接口系统的性能,具有较好的实用性.
- 刘蓉李春月王永轩王媛媛李响
- 关键词：脑-机接口
- 基于信号投影能量特征的脑电意识动态分类被引量：5
- 2012年
- 针对脑电意识任务动态分类问题,本文提出了一种基于投影能量的特征提取方法来提取反映不同思维状态的脑电特征,并结合信息累积后验贝叶斯方法进行分类以提高脑-机接口系统的分类正确率。该方法通过使两类信号在投影基上的平均投影能量比达到极值,从而达到提高脑电信号分类准确度的作用。实验结果表明两个运动想象数据集上的最大正确率都达到90%左右,最大分类准确率、kappa系数和最大互信息等评价指标的比较也表明该方法能够有效提高BCI系统的性能,具有较好的实用性。
- 王永轩邱天爽刘蓉李春月马征
- 关键词：脑-机接口贝叶斯分类
