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基于ERS/ERD的二级共空间模式的运动想象脑电信号特征提取
被引量:
9
1
作者
尚允坤
段锁林
潘礼正
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第7期1385-1390,共6页
针对多类运动想象EEG信号在脑-机接口方面存在分类识别率低和被试者差异性的问题,提出了一种基于ERS/ERD现象的二级共空间模式特征提取的方法。首先对全部导联进行特定频段的小波包降噪和分解;其次对分解系数重构后的信号以手(左、右)和...
针对多类运动想象EEG信号在脑-机接口方面存在分类识别率低和被试者差异性的问题,提出了一种基于ERS/ERD现象的二级共空间模式特征提取的方法。首先对全部导联进行特定频段的小波包降噪和分解;其次对分解系数重构后的信号以手(左、右)和脚(脚、舌)这二类进行一级共空间模式获取空间滤波器并对其采用2-范数筛选准则,提取权重系数较大的N个导联;然后以优化导联的投影矩阵对手与脚进行空间滤波后的信号分别作为原始信号进行二级空间模式特征提取;最后采用支持向量机进行分类。采用BCI2005Ⅲa中三位被试者的数据进行仿真验证,得到分类正确率最高达到92.55%。结果表明,该方法对EEG信号的特征提取具有较好的效果。
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关键词
小波包分解
二级共空间模式
特征提取
支持向量机
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职称材料
题名
基于ERS/ERD的二级共空间模式的运动想象脑电信号特征提取
被引量:
9
1
作者
尚允坤
段锁林
潘礼正
机构
常州大学机器人研究所
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第7期1385-1390,共6页
基金
江苏省科技支撑计划项目(社会发展)(BEK2013671)
文摘
针对多类运动想象EEG信号在脑-机接口方面存在分类识别率低和被试者差异性的问题,提出了一种基于ERS/ERD现象的二级共空间模式特征提取的方法。首先对全部导联进行特定频段的小波包降噪和分解;其次对分解系数重构后的信号以手(左、右)和脚(脚、舌)这二类进行一级共空间模式获取空间滤波器并对其采用2-范数筛选准则,提取权重系数较大的N个导联;然后以优化导联的投影矩阵对手与脚进行空间滤波后的信号分别作为原始信号进行二级空间模式特征提取;最后采用支持向量机进行分类。采用BCI2005Ⅲa中三位被试者的数据进行仿真验证,得到分类正确率最高达到92.55%。结果表明,该方法对EEG信号的特征提取具有较好的效果。
关键词
小波包分解
二级共空间模式
特征提取
支持向量机
Keywords
wavelet packet decomposition (WPD)
two layers common spatial pattern (CSP)
feature extraction
support vector machine (SVM)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ERS/ERD的二级共空间模式的运动想象脑电信号特征提取
尚允坤
段锁林
潘礼正
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017
9
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