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脑-机接口中基于ERS/ERD的自适应空间滤波算法被引量：14: 1; 作者吕俊谢胜利章晋龙《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期314-318,共5页; 在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)... 展开更多; 关键词脑-机接口(BCI) 特征提取共同空间模式(csp)滤波法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于共同空间模式的情感脑电信号的空域特征提取被引量：2: 2; 作者闫梦梦吕钊孙文慧《图学学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期424-429,共6页; 为了改善基于脑电(EEG)的情感分类性能,提高多分类情况下的识别准确率,提出了一种基于共同空间模式(CSP)的空域滤波算法。首先使用传统的CSP方法设计空域滤波器,并通过该滤波器对3种情感类型(即积极、中性和消极)的EEG信号进行线性投影... 展开更多; 关键词情感脑-机交互共同空间模式近似联合对角化空域滤波情感识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法被引量：38: 3; 作者李明爱刘净瑜郝冬梅《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期161-165,共5页; 针对想象运动的脑机接口(BCI)系统中,在电极导联数少的情况下存在脑电信号分类准确率降低的问题,提出一种改进共同空间模式(CSP)算法。通过对事件相关去同步(ERD)/事件相关同步(ERS)生理现象较明显的频段进行滤波,选取最大特征值对应的... 展开更多; 关键词脑机接口脑电共同空间模式(csp) 支持向量机(SVM); 在线阅读下载PDF 职称材料

CNN与CSP相结合的脑电特征提取与识别方法研究被引量：16: 4; 作者孔祥浩马琳 +1 位作者薄洪健李海峰《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第2期164-173,共10页; 本文针对脑机接口(BCI)应用中需要对脑电信号(EEG)快速精准的解析问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)和共同空间模式(CSP)相结合的脑电特征提取与识别方法。在经过预处理的原始脑电信号基础上,通过CSP空间变换获得其特征矩阵。应用CNN对... 展开更多; 关键词共同空间模式(csp) 卷积神经网络(CNN) 脑电(EEG) 特征优选准则脑机接口(BCI); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ECoG的运动想象分类被引量：3: 5; 作者安滨江朝晖 +2 位作者宁艳陈强冯焕清《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期64-68,共5页; 目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号... 展开更多; 关键词运动想象皮层脑电图 μ节律共同空间特征法滤波 K近邻; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名脑-机接口中基于ERS/ERD的自适应空间滤波算法被引量：14: 1; 作者吕俊谢胜利章晋龙; 机构华南理工大学电信学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期314-318,共5页; 基金国家自然科学基金重点项目(U0635001) 国家自然科学基金项目(60505005 60774094)资助课题; 文摘在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)算法,抽取滤波后脑电信号的方差作为特征,并寻找最优滤波器使两类特征中心的比值最大。与CSP不同,ASF是迭代算法,具有软判决机制,能够依据历代更新后的滤波器,自适应地降低离群点对各类特征中心计算带来的影响。采用BCI competition 2003和2005中两套数据集进行实验,结果表明:尤其是在训练样本少的情况下,相对于CSP,ASF所提取的特征分类效果更好。; 关键词脑-机接口(BCI) 特征提取共同空间模式(csp)滤波法; Keywords Brain-Computer Interface （BCI） Feature extraction Common Spatial Patterns （csp） algorithm; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于共同空间模式的情感脑电信号的空域特征提取被引量：2: 2; 作者闫梦梦吕钊孙文慧; 机构安徽大学计算机科学与技术学院杭州电子科技大学脑机协同智能技术浙江省重点实验室; 出处《图学学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期424-429,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61972437) 安徽省高等学校自然科学基金项目(KJ2018A0008) 脑机协同智能技术浙江省重点实验开放基金(BMCI2018-001)。; 文摘为了改善基于脑电(EEG)的情感分类性能,提高多分类情况下的识别准确率,提出了一种基于共同空间模式(CSP)的空域滤波算法。首先使用传统的CSP方法设计空域滤波器,并通过该滤波器对3种情感类型(即积极、中性和消极)的EEG信号进行线性投影,以提取空域特征。此外,考虑到传统近似联合对角化(JAD)算法是使用"得分最高的特征值"准则进行特征向量的选择,该情况可能导致无法有效区分多分类的情感状态,因此针对最高分特征值位置存在的所有可能情况设计了不同的特征值选择方法。对实验室自主采集数据集,使用支持向量模型(SVM)作为分类器进行对比实验。结果表明基于CSP的空域特征提取方法在三分类情感识别中平均准确率达到了87.54%,证明其在情感识别应用中具有可行性。; 关键词情感脑-机交互共同空间模式近似联合对角化空域滤波情感识别; Keywords affective-brain computer interaction common spatial pattern joint approximation diagonalization spatial filtering emotion recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法被引量：38: 3; 作者李明爱刘净瑜郝冬梅; 机构北京工业大学人工智能与机器人研究所; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期161-165,共5页; 基金北京市委组织部优秀人才培养项目(20071B0501500198) 国家自然科学基金资助项目(30670543); 文摘针对想象运动的脑机接口(BCI)系统中,在电极导联数少的情况下存在脑电信号分类准确率降低的问题,提出一种改进共同空间模式(CSP)算法。通过对事件相关去同步(ERD)/事件相关同步(ERS)生理现象较明显的频段进行滤波,选取最大特征值对应的表征运动想象脑电信号状态的最优特征向量,进而提出特征向量新的定义方法,同时与支持向量机(SVM)相结合,实现运动想象脑电数据的分类。对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数据(DataⅢ),想象左手运动脑电信号的识别准确率为98.57%。想象右手运动的脑电识别率为100%。实验结果表明,改进的CSP算法更准确地反映脑电信号的任务状态,有效避免了特征模式的重复选取问题,具有更优的分类性能。; 关键词脑机接口脑电共同空间模式(csp) 支持向量机(SVM); Keywords brain-computer interface electroencephalogram common spatial pattern（csp） support vector machine （SVM）; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名CNN与CSP相结合的脑电特征提取与识别方法研究被引量：16: 4; 作者孔祥浩马琳薄洪健李海峰; 机构哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第2期164-173,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(61271345 61671187) +3 种基金 JCYJ20150625142543470) HIT.KLOF.20160xx); 文摘本文针对脑机接口(BCI)应用中需要对脑电信号(EEG)快速精准的解析问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)和共同空间模式(CSP)相结合的脑电特征提取与识别方法。在经过预处理的原始脑电信号基础上,通过CSP空间变换获得其特征矩阵。应用CNN对特征矩阵进行学习,对收敛后的CNN网络全连接层的权值进行分析,根据网络学习特性定义CSP特征矩阵筛选准则,得到了低维高效的EEG特征集F,并在特征集F上构建CNN分类器。我们的工作在BCI2005Ⅳa竞赛数据集上进行了实验测试,获得了88.3%的识别准确率。本文方法与s CSP和KLCSP方法在相同的数据集上进行了测试,平均识别准确率分别提升了3.2%和2.4%。本研究综合了数据的时间、空间的特征信息,采用CNN网络学习特性进行特征二次优选与降维,为脑电的特征提取问题提供了一个新的思路。; 关键词共同空间模式(csp) 卷积神经网络(CNN) 脑电(EEG) 特征优选准则脑机接口(BCI); Keywords common spatial pattern （csp） convolutional neural network （CNN） electroencephalograph （EEG） fea-ture selection brain computer interface （BCI）; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ECoG的运动想象分类被引量：3: 5; 作者安滨江朝晖宁艳陈强冯焕清; 机构中国科学技术大学电子科学与技术系合肥工业大学生物医学工程系; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期64-68,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60422201) 中国科学技术大学研究生创新基金(200510); 文摘目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法(CSP)滤波提高信噪比,使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别,其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果测试样本的预测精度达到94%。结论利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定(想象)运动;共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比;只要预处理、特征抽取及分类得当,时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。; 关键词运动想象皮层脑电图 μ节律共同空间特征法滤波 K近邻; Keywords motor imagery ECoG μ-rhythm csp K-Nearest neighbor; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	脑-机接口中基于ERS/ERD的自适应空间滤波算法	吕俊谢胜利章晋龙	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2009	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于共同空间模式的情感脑电信号的空域特征提取	闫梦梦吕钊孙文慧	《图学学报》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法	李明爱刘净瑜郝冬梅	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2009	38	在线阅读下载PDF 职称材料
4	CNN与CSP相结合的脑电特征提取与识别方法研究	孔祥浩马琳薄洪健李海峰	《信号处理》 CSCD 北大核心	2018	16	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于ECoG的运动想象分类	安滨江朝晖宁艳陈强冯焕清	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2007	3	在线阅读下载PDF 职称材料