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基于时间段和频带联合选择的多类运动想象脑电数据分类

发布时间:2018-02-12 22:47

  本文关键词: 脑机接口 时间段与频带联合选择 滑动窗 共空域模式 k-最近邻 出处:《南昌大学学报(理科版)》2014年05期  论文类型:期刊论文


【摘要】:脑电信号的时间和频率间隔选择对脑机接口的分类性能具有重要的影响。针对多类运动想象脑机接口系统,提出一个新的基于时间段和频带联合选择的分类算法。该算法首先使用滑动窗将运动想象产生的脑电信号在时域和频域进行分割,然后在每一对截取的时间段和频段,使用多类共空域模式算法提取脑电特征信号,最后使用k-最近邻算法对特征信号进行分类。交叉验证的分类识别率作为最优时间段和频带的选择标准。使用一个四类数据集对这个分类算法的性能进行了测试。与现有的3个典型算法比较,这个算法取得了最高的平均分类正确率,证实了这个基于时间段和频带联合选择的分类算法的有效性。
[Abstract]:The selection of time and frequency intervals of EEG signals has an important effect on the classification performance of BCI. A new classification algorithm based on joint selection of time and frequency bands is proposed. Firstly, moving window is used to segment the EEG generated by motion imagination in time domain and frequency domain, and then in each pair of intercepted time and frequency bands. Multi-class common spatial pattern algorithm is used to extract EEG feature signals. Finally, k-nearest neighbor algorithm is used to classify the feature signals. The classification recognition rate of cross-validation is used as the selection criterion for the optimal time and frequency bands. The performance of the classification algorithm is tested using a four-class data set. Compared with the existing three typical algorithms, The algorithm achieves the highest average classification accuracy and verifies the effectiveness of the algorithm based on the joint selection of time and frequency bands.
【作者单位】: 南昌大学电子信息工程系;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61365013);(60965004)
【分类号】:TN911.7;TP334.7

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:1506739

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