论文摘要
目的:脑机接口通过识别脑电信号后对外部设备进行控制,针对传统的提取单一特征方法无法多角度表征脑电,提出一种多特征融合的特征提取方法。方法:分别使用自回归模型、经验模态分解、共空间模式提取结合时-频-空域的初始特征向量,用主成分分析降维,最后用支持向量机分类。结果:对BCI2003数据处理后,得到91.9%的识别率,高于单一特征和两两组合特征下的识别率以及BP神经网络、概率神经网络的识别率。结论:多特征融合的特征提取方法更好地代表了脑电特征,同时采用支持向量机分类可取得较好的效果,证明本研究方法的有效性,可进一步用于脑机接口中。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 姜月,邹任玲
关键词: 脑电识别,特征融合,主成分分析,支持向量机,运动想象
来源: 中国医学物理学杂志 2019年05期
年度: 2019
分类: 医药卫生科技,基础科学,信息科技
专业: 生物学,生物医学工程,电信技术,自动化技术
单位: 上海理工大学医疗器械与食品学院
基金: 微创励志创新基金(YS30810174)
分类号: TN911.7;TP18;R318
页码: 590-596
总页数: 7
文件大小: 1666K
下载量: 266
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