本文關(guān)鍵詞： 腦機接口 時間段與頻帶聯(lián)合選擇 滑動窗 共空域模式 k-最近鄰　出處：《南昌大學學報(理科版)》2014年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：腦電信號的時間和頻率間隔選擇對腦機接口的分類性能具有重要的影響。針對多類運動想象腦機接口系統(tǒng),提出一個新的基于時間段和頻帶聯(lián)合選擇的分類算法。該算法首先使用滑動窗將運動想象產(chǎn)生的腦電信號在時域和頻域進行分割,然后在每一對截取的時間段和頻段,使用多類共空域模式算法提取腦電特征信號,最后使用k-最近鄰算法對特征信號進行分類。交叉驗證的分類識別率作為最優(yōu)時間段和頻帶的選擇標準。使用一個四類數(shù)據(jù)集對這個分類算法的性能進行了測試。與現(xiàn)有的3個典型算法比較,這個算法取得了最高的平均分類正確率,證實了這個基于時間段和頻帶聯(lián)合選擇的分類算法的有效性。
[Abstract]:The selection of time and frequency intervals of EEG signals has an important effect on the classification performance of BCI. A new classification algorithm based on joint selection of time and frequency bands is proposed. Firstly, moving window is used to segment the EEG generated by motion imagination in time domain and frequency domain, and then in each pair of intercepted time and frequency bands. Multi-class common spatial pattern algorithm is used to extract EEG feature signals. Finally, k-nearest neighbor algorithm is used to classify the feature signals. The classification recognition rate of cross-validation is used as the selection criterion for the optimal time and frequency bands. The performance of the classification algorithm is tested using a four-class data set. Compared with the existing three typical algorithms, The algorithm achieves the highest average classification accuracy and verifies the effectiveness of the algorithm based on the joint selection of time and frequency bands.
【作者單位】： 南昌大學電子信息工程系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61365013);(60965004)
【分類號】：TN911.7;TP334.7

【參考文獻】

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