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模拟阅读型脑-机接口信号分类研究
1
作者
朱学才
李梅
邹思轩
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期391-395,共5页
脑-机接口(BCI)研究中的一个关键问题是如何正确地对EEG信号进行模式分类,以输出控制命令.本文在对"模拟自然阅读"模式下非靶刺激和靶刺激诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样和归一化等处理后,结合对视觉诱发事件相关电...
脑-机接口(BCI)研究中的一个关键问题是如何正确地对EEG信号进行模式分类,以输出控制命令.本文在对"模拟自然阅读"模式下非靶刺激和靶刺激诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样和归一化等处理后,结合对视觉诱发事件相关电位时域特征分析,提取出最佳特征量,分别利用BP神经网络和线性感知器算法对这些特征模式进行了分类.最终平均识别正确率分别达到87%和84%以上.对比研究表明,BP神经网络算法的分类效果较好,推测这是由于大部分EEG模式线性可分,只有10%左右线性不可分但非线性可分造成的.为提高分类正确率,简化BCI设计,详细研究了信号时程、时段的选择以及通道的选取对模式分类精度的影响.结果表明,信号时程越长分类精度越高;信号时段的选择对分类精度亦有较大的影响.通过实验发现:32个通道中,选取第14(PO3)通道的EEG进行模式分类的精度最高.
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关键词
脑-机接口
模式识别
BP神经网络
感知器算法
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职称材料
题名
模拟阅读型脑-机接口信号分类研究
1
作者
朱学才
李梅
邹思轩
机构
九江职业技术学院继续教育部
中南民族大学生物医学工程
学院
华中科技大学电子与信息工程系
出处
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期391-395,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(30370393)
文摘
脑-机接口(BCI)研究中的一个关键问题是如何正确地对EEG信号进行模式分类,以输出控制命令.本文在对"模拟自然阅读"模式下非靶刺激和靶刺激诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样和归一化等处理后,结合对视觉诱发事件相关电位时域特征分析,提取出最佳特征量,分别利用BP神经网络和线性感知器算法对这些特征模式进行了分类.最终平均识别正确率分别达到87%和84%以上.对比研究表明,BP神经网络算法的分类效果较好,推测这是由于大部分EEG模式线性可分,只有10%左右线性不可分但非线性可分造成的.为提高分类正确率,简化BCI设计,详细研究了信号时程、时段的选择以及通道的选取对模式分类精度的影响.结果表明,信号时程越长分类精度越高;信号时段的选择对分类精度亦有较大的影响.通过实验发现:32个通道中,选取第14(PO3)通道的EEG进行模式分类的精度最高.
关键词
脑-机接口
模式识别
BP神经网络
感知器算法
Keywords
brain-computer interface
pattern recognition
BP neural networks
perceptron algorithm
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模拟阅读型脑-机接口信号分类研究
朱学才
李梅
邹思轩
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
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