单导联脑电信号P300分类研究

发布时间：2017-10-19 18:25

  本文关键词：单导联脑电信号P300分类研究

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【摘要】：针对单导联脑电(EEG)信号,提出一种基于约束独立分量分析(cICA)的P300特征提取方法。将单导联EEG信号分段及少次叠加平均后形成混合EEG数据,40次靶刺激对应EEG叠加平均构成的P300模板作为参考信号,经cICA算法只分解出一个含P300的独立分量,提取出3维特征向量送入线性分类器。针对实测EEG数据进行方法验证,单导联5试次情况下P300识别正确率达82.64%,信息传输率达16.80 b/m。实验结果表明,提出的方法在单导联较少试次情况下,能够有效提取P300,且对EEG导联位置在顶区范围不严格挑剔。
【作者单位】： 东北大学中荷生物医学与信息工程学院;大连海洋大学信息工程学院;东北大学机械工程与自动化学院;
【关键词】： P 分类 识别正确率 信息传输率
【基金】：国家自然科学基金(61071057)资助项目
【分类号】：R318;TH77
【正文快照】： 1引言P300是事件相关电位(event related potential,ERP)的一种,是小概率靶刺激发生后300 ms左右出现在头部顶区的正向电位,可由视觉、听觉和体感刺激诱发[1]。脑机接口(brain-computer interface,BCI)是P300电位的主要应用之一[2]。和其他BCI系统相比,基于P300的BCI系统因其

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本文编号：1062661