本文關(guān)鍵詞：多類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的兩級(jí)特征提取方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：共同空間模式(Common spatial pattern,CSP)是運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口(Brain-computer interface,BCI)中常用的特征提取方法,但對(duì)多類任務(wù)的分類正確率卻明顯低于兩類任務(wù).通過引入堆疊降噪自動(dòng)編碼器(Stacked denoising autoencoders,SDA),提出了一種多類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)(Electroencephalogram,EEG)的兩級(jí)特征提取方法.首先利用一對(duì)多CSP(One versus rest CSP,OVR-CSP)將腦電信號(hào)變換到使信號(hào)方差區(qū)別最大的低維空間,然后通過SDA網(wǎng)絡(luò)提取其中可以更好表達(dá)類別屬性的高層抽象特征,最后使用Softmax分類器進(jìn)行分類.在對(duì)BCI競(jìng)賽IV中Data-sets 2a的4類運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)進(jìn)行的分類實(shí)驗(yàn)中,平均Kappa系數(shù)達(dá)到0.69,表明了所提出的特征提取方法的有效性和魯棒性.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院智能控制與機(jī)器人研究所;
【關(guān)鍵詞】： 腦機(jī)接口 特征提取 共同空間模式 堆疊降噪自動(dòng)編碼器
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61671197,61372023) 浙江省自然科學(xué)基金(LY14F030023,LY15F010009)資助~~
【分類號(hào)】：R338;TN911.7
【正文快照】： 通過大腦神經(jīng)活動(dòng)來控制一些外部輔助設(shè)備(輪椅、服務(wù)機(jī)器人等),是使脊髓損傷、肌萎縮脊髓側(cè)索硬化、腦癱等嚴(yán)重神經(jīng)肌肉障礙患者在一定程度上恢復(fù)其交流和運(yùn)動(dòng)能力的有效途徑[1].腦機(jī)接口(Brain-computer interface,BCI)正是這樣一種不依賴人體神經(jīng)和肌肉組織的正常傳輸通路,

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：485945