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基于互信息與主成分分析的運(yùn)動(dòng)想象腦電特征選擇算法

發(fā)布時(shí)間:2017-10-25 01:30

  本文關(guān)鍵詞:基于互信息與主成分分析的運(yùn)動(dòng)想象腦電特征選擇算法


  更多相關(guān)文章: 腦機(jī)接口 運(yùn)動(dòng)想象腦電 特征選擇 互信息 主成分分析


【摘要】:針對(duì)腦機(jī)接口中運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的特征選擇問題,提出一種基于互信息與主成分分析的腦電特征選擇算法。該算法融入類別信息,用不同運(yùn)動(dòng)想象類別條件下特征間的互信息矩陣之和取代傳統(tǒng)主成分分析算法中的協(xié)方差矩陣,其特征向量表示新的主成分空間內(nèi)各主成分的方向,特征值則作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則判斷主成分維數(shù)。對(duì)2005年國(guó)際BCI競(jìng)賽數(shù)據(jù)集,聯(lián)合功率譜估計(jì)、連續(xù)小波變換、小波包分解、Hjorth參數(shù)四種方法進(jìn)行特征提取,采用所提出的算法進(jìn)行特征選擇并與主成分分析算法對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出算法的降維效果更好,以支持向量機(jī)為分類器,相同維數(shù)的主成分,所得分類正確率更高。
【作者單位】: 中國(guó)科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所;
【關(guān)鍵詞】腦機(jī)接口 運(yùn)動(dòng)想象腦電 特征選擇 互信息 主成分分析
【基金】:寧波市自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(2014A610085) 寧波市重大科技攻關(guān)擇優(yōu)委托項(xiàng)目資助(2012C5014) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題資助(2012BAI33B01)
【分類號(hào)】:R318;TP334.7
【正文快照】: 引言腦機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)是不依賴于腦的正常神經(jīng)與肌肉輸出通路,在人腦與計(jì)算機(jī)或外部設(shè)備間建立起來的一種通信系統(tǒng)[1]。腦電(electroencephalogram,EEG)信號(hào)記錄簡(jiǎn)單、無創(chuàng),可以反映腦的不同狀態(tài),且能夠有效提取意識(shí)特征信息,因此基于EEG信號(hào)的BCI技術(shù)

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本文編號(hào):1091470

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