| 基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法 |
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| 引用本文： | 李明爱,刘净瑜,郝冬梅.基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法[J].中国生物医学工程学报,2009,28(2). |
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| 作者姓名： | 李明爱 刘净瑜 郝冬梅 |
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| 作者单位： | 北京工业大学人工智能与机器人研究所,北京,100124 |
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| 基金项目： | 北京市委组织部优秀人才培养项目，国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对想象运动的脑机接口(BCI)系统中,在电极导联数少的情况下存在脑电信号分类准确率降低的问题,提出一种改进共同空间模式(CSP)算法. 通过对事件相关去同步(ERD)/事件相关同步(ERS)生理现象较明显的频段进行滤波, 选取最大特征值对应的表征运动想象脑电信号状态的最优特征向量,进而提出特征向量新的定义方法,同时与支持向量机(SVM)相结合,实现运动想象脑电数据的分类.对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数据(Data Ⅲ),想象左手运动脑电信号的识别准确率为98.57%.想象右手运动的脑电识别率为100%.实验结果表明,改进的CSP算法更准确地反映脑电信号的任务状态,有效避免了特征模式的重复选取问题,具有更优的分类性能.
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| 关 键 词： | 脑机接口 脑电 共同空间模式(CSP) 支持向量机(SVM) |
EEG Recognition of Motor Imagery Based on Improved CSP Algorithm |
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| LI Ming-Ai,LIU Jing-Yu,HAO Dong-Mei.EEG Recognition of Motor Imagery Based on Improved CSP Algorithm[J].Chinese Journal of Biomedical Engineering,2009,28(2). |
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| Authors: | LI Ming-Ai LIU Jing-Yu HAO Dong-Mei |
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