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基于HHT和CSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法
被引量：
36
1
作者
李明爱
崔燕
+1 位作者
杨金福
郝冬梅
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期2479-2486,共8页
为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬...
为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬时能量谱和边际能量谱,以获取脑电的时-频特征,并基于CSSD提取其空域特征,采用串行特征融合策略得到脑电的时-频-空特征;设计学习矢量量化神经网络分类器,实现脑电数据分类.在训练集与测试集间隔一周且减少导联数量的情况下,基于HCSSD对左手小指和舌头的运动想象ECoG脑电数据的平均识别率为92%.实验结果表明:HCSSD在增强特征提取方法的自适应性、改善实时性的同时,提高了脑电信号识别率,为便携式BCI系统在康复领域的应用创造了条件.
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关键词
脑机接口
运动想象
希尔伯特-黄变换
共空域子空间分解
特征融合
自适应
brain-computer
interface
(
bci
)
motor
imagery
(MI)
hilbert-huang
transform
(HHT)
common
spatial
sub-space
decomposition
(CSSD
)
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职称材料
脑-机接口操控效果差异及其预测研究综述
被引量：
12
2
作者
郑玉甫1许敏鹏1
2#*明 东1
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期749-755,共7页
近年来,脑-机接口(BCI)技术得到广泛关注并取得显著进展。然而,脑控效果差异已成为脑机接口发展面临的重要挑战之一,即被试间差异以及被试内差异严重降低BCI系统的可靠性。为创建更稳定的系统,理解这些问题出现的原因是至关重要的,而预...
近年来,脑-机接口(BCI)技术得到广泛关注并取得显著进展。然而,脑控效果差异已成为脑机接口发展面临的重要挑战之一,即被试间差异以及被试内差异严重降低BCI系统的可靠性。为创建更稳定的系统,理解这些问题出现的原因是至关重要的,而预测大脑BCI操控效果有望解决控制表现差异问题。其中被试水平的预测能够实现对BCI盲筛选,并有望帮助消除被试间差异;而试次水平的预测有望改善用户的整体控制效果。回顾近年来预测BCI操控效果的研究,详细阐述BCI盲以及引起BCI表现差异的原因,最后就大脑BCI操控能力预测研究现状进行论述,并对其研究前景进行展望。
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关键词
bci
盲
控制表现差异
预测
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职称材料
题名
基于HHT和CSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法
被引量：
36
1
作者
李明爱
崔燕
杨金福
郝冬梅
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
北京工业大学生命科学与生物工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期2479-2486,共8页
基金
北京市教委项目面上项目(No.KM201110005005)
国家自然科学基金(No.61201362)
+2 种基金
北京市自然科学基金(No.7132021
No.4112011)
北京工业大学基础研究基金(No.X4002011201101)
文摘
为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬时能量谱和边际能量谱,以获取脑电的时-频特征,并基于CSSD提取其空域特征,采用串行特征融合策略得到脑电的时-频-空特征;设计学习矢量量化神经网络分类器,实现脑电数据分类.在训练集与测试集间隔一周且减少导联数量的情况下,基于HCSSD对左手小指和舌头的运动想象ECoG脑电数据的平均识别率为92%.实验结果表明:HCSSD在增强特征提取方法的自适应性、改善实时性的同时,提高了脑电信号识别率,为便携式BCI系统在康复领域的应用创造了条件.
关键词
脑机接口
运动想象
希尔伯特-黄变换
共空域子空间分解
特征融合
自适应
brain-computer
interface
(
bci
)
motor
imagery
(MI)
hilbert-huang
transform
(HHT)
common
spatial
sub-space
decomposition
(CSSD
)
Keywords
feature fusion
adaptivity
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
脑-机接口操控效果差异及其预测研究综述
被引量：
12
2
作者
郑玉甫1许敏鹏1
2#*明 东1
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
天津大学医学工程与转化医学研究院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期749-755,共7页
基金
国家自然科学基金项目(81601565,81630051,91520205).
文摘
近年来,脑-机接口(BCI)技术得到广泛关注并取得显著进展。然而,脑控效果差异已成为脑机接口发展面临的重要挑战之一,即被试间差异以及被试内差异严重降低BCI系统的可靠性。为创建更稳定的系统,理解这些问题出现的原因是至关重要的,而预测大脑BCI操控效果有望解决控制表现差异问题。其中被试水平的预测能够实现对BCI盲筛选,并有望帮助消除被试间差异;而试次水平的预测有望改善用户的整体控制效果。回顾近年来预测BCI操控效果的研究,详细阐述BCI盲以及引起BCI表现差异的原因,最后就大脑BCI操控能力预测研究现状进行论述,并对其研究前景进行展望。
关键词
bci
盲
控制表现差异
预测
Keywords
brain-computer
interface
(
bci
)
illiteracy
performance variation
predictors
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HHT和CSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法
李明爱
崔燕
杨金福
郝冬梅
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
36
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职称材料
2
脑-机接口操控效果差异及其预测研究综述
郑玉甫1许敏鹏1
2#*明 东1
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
12
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职称材料
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