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基于降维Householder变换的多任务运动想象脑电信号特征提取研究
被引量：
1
1
作者
左开伟
刘建平
程馨莹
《科学技术与工程》
北大核心
2016年第20期206-211,共6页
近年来,针对传统的左右手运动想象BCI系统信息传输速率低这一现状,众多脑-机接口(BCI)研究团队开始着眼于对多任务运动想象脑电信号的研究,相比于两类模式识别,多类模式识别能够有效提高BCI系统的信息传输速率。如何准确提取出多任务脑...
近年来,针对传统的左右手运动想象BCI系统信息传输速率低这一现状,众多脑-机接口(BCI)研究团队开始着眼于对多任务运动想象脑电信号的研究,相比于两类模式识别,多类模式识别能够有效提高BCI系统的信息传输速率。如何准确提取出多任务脑电信号的特征,是实现多任务BCI系统的关键。采用了基于初等反射变换(又称Householder变换)的矩阵近似联合对角化算法,将CSP算法应用于多任务运动想象脑电信号的特征提取,对EEG信号采集效果较好的受试者,四任务运动想象脑电信号的分类准确率提升至80%以上,为在线BCI系统的实现奠定了坚实的基础。
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关键词
脑-机接口(BCI)
运动想象
初等反射
特征提取
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职称材料
题名
基于降维Householder变换的多任务运动想象脑电信号特征提取研究
被引量：
1
1
作者
左开伟
刘建平
程馨莹
机构
武警工程大学研究生管理大队理学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2016年第20期206-211,共6页
文摘
近年来,针对传统的左右手运动想象BCI系统信息传输速率低这一现状,众多脑-机接口(BCI)研究团队开始着眼于对多任务运动想象脑电信号的研究,相比于两类模式识别,多类模式识别能够有效提高BCI系统的信息传输速率。如何准确提取出多任务脑电信号的特征,是实现多任务BCI系统的关键。采用了基于初等反射变换(又称Householder变换)的矩阵近似联合对角化算法,将CSP算法应用于多任务运动想象脑电信号的特征提取,对EEG信号采集效果较好的受试者,四任务运动想象脑电信号的分类准确率提升至80%以上,为在线BCI系统的实现奠定了坚实的基础。
关键词
脑-机接口(BCI)
运动想象
初等反射
特征提取
Keywords
BCI
motor imagery
Householder
feature extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于降维Householder变换的多任务运动想象脑电信号特征提取研究
左开伟
刘建平
程馨莹
《科学技术与工程》
北大核心
2016
1
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