基于共空间模式方法的多类运动想象脑电的导联选择
本文关键词:基于共空间模式方法的多类运动想象脑电的导联选择
【摘要】:脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准则,筛选出在投影空间中权重较大的M个导联,目的是用较少的导联来获得与使用高密度导联相近的分类识别率。实验数据使用BCI Competition 2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性。
【作者单位】: 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【关键词】: 脑-机接口 脑电图 共空间模式 运动想象
【基金】:国家自然科学基金项目资助(61271352,61401002) 安徽省自然科学基金项目资助(1408085QF125)
【分类号】:R338;TN911.7
【正文快照】: 引言脑-机接口(brain-computer interface,BCI)是一种不依赖于大脑外周神经和肌肉的人机交互技术,可以将不同思维状态的神经活动(neural activi-ty,NA)信息直接转换成对外部设备的控制命令[1]。目前在BCI系统中,常用的神经活动采集技术有:脑电图(electroencephalograph,EEG)、
【共引文献】
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,本文编号:1004675
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