多类运动想象任务脑电信号的KNN分类研究

发布时间：2017-08-31 22:02

  本文关键词：多类运动想象任务脑电信号的KNN分类研究

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【摘要】：针对基于多类任务的运动想象脑电信号的特点,使用共空间模式特征提取方法分别在"一对一"和"一对多"2种特征提取方法下提取了4类任务(想象左右手、双足以及舌头)运动想象脑电信号的特征。设计了基于多类任务模式的k最近邻分类器,针对多类任务分类过程中会出现不同类别的样本点数相等的情况,通过判断距离的方法改进了分类器,对2种特征提取方法下的共空间模式特征进行分类,分类结果的平均最大Kappa系数分别达到了0.55和0.59,说明了该特征提取及分类方法对该数据集的有效性。
【作者单位】： 东北大学机械工程与自动化学院;
【关键词】： 运动想象 多类任务 共空间模式 k最近邻
【基金】：国家自然科学基金(61071057) 中央高校基本科研业务专项资金(N110303005)资助项目
【分类号】：R318
【正文快照】： 1引言脑-机接口(brain-computer interface,BCI)研究的目的是建立一种人脑与外部设备之间的通道,通过这种通道人脑能够直接与外部设备进行互动,而无需借助其他神经肌肉的通路。随着BCI技术的进一步发展,近些年来,基于2类任务模式的BCI研究已经无法满足脑机控制的应用,因此,BC

【参考文献】

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5 孙永奎;陈光，

本文编号：768151