运动意图的偏最小二乘解码研究

发布时间：2017-12-30 15:36

  本文关键词：运动意图的偏最小二乘解码研究　出处：《生物医学工程学杂志》2016年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：由于大脑信息编码的稀疏特性,微电极阵列记录的神经元集群信号中包含大量的噪声和冗余信息,这降低了运动意图解码的稳定性和精确度。针对这一问题,本文将偏最小二乘(PLS)特征提取应用于神经元集群解码中,首先采用PLS提取神经元集群锋电位发放特征,然后用支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类,解码得到运动意图。采集三组鸽子十字迷宫转向实验中的大脑神经元集群信号进行解码,结果表明,PLS结合分类模型的解码方法克服了PLS回归易受噪声累积影响的缺点,稳定性和解码正确率均更高,相比传统的降维方法,PLS提取特征个数更少,包含有用信息更多,三组实测数据的解码正确率分别为93.59%、84.00%和83.59%。
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【作者单位】： 郑州大学电气工程学院;
【基金】：河南省科技攻关计划项目资助(122102210102) 国家自然科学基金资助项目(U1304602)
【分类号】：R318;TN911.7
【正文快照】： 引言运动意图解码是脑机接口研究中的重要内容,其通过提取人或实验动物的神经信号,解码出运动信息来控制一些外部设备,对于挖掘人类认知潜能、残障人康复、神经疾病治疗等都具有重要的意义[1-2]。目前研究表明,大脑通过神经元集群方式动态编码外部信息,并且,在作用于同一刺激，

本文编号：1355609