• 燕山大学 电气工程学院(河北秦皇岛 066004);
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为了实现脑机接口系统,对单次运动想象脑电信号的优化特征进行了提取与分类。针对运动想象脑电信号的特点,通过预处理得到脑电信号 Mu 节律成分,利用共空间模式算法在优化空间滤波下提取了运动想象脑电信号的特征。使用 Fisher 判别分析进行分类决策,并通过交叉验证与受试者操作曲线相结合的方法对分类性能进行综合评价。以交叉验证方式对应用空间滤波进行投影的特征维度确定问题进行深入讨论,评价结果表明本文方法在保证较高的准确率的同时可提高运行速度。基于优化的脑电特征进行运动想象意图分类,能够反映不同状态的差异并简化识别流程,为意图识别研究提供了一种准确高效的新方法。

引用本文: 付荣荣, 侯培国, 李曼迪. 基于 Fisher 准则的单次运动想象脑电信号意图识别研究. 生物医学工程学杂志, 2018, 35(5): 774-778. doi: 10.7507/1001-5515.201701040 复制

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