本文關(guān)鍵詞：基于最小二乘支持向量機(jī)的腦電信號分類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：研究了基于運動想象腦電信號對大腦的想象運動狀態(tài)進(jìn)行分類識別的問題.根據(jù)事件相關(guān)同步和事件相關(guān)去同步現(xiàn)象識別出被試的想象運動狀態(tài),通過頻帶能量特征提取方法獲得了想象左右手運動時的腦電信號特征,使用最小二乘支持向量機(jī)對提取到的頻帶能量特征進(jìn)行分類.結(jié)果表明,使用最小二乘支持向量機(jī)可以對運動想象腦電信號的頻帶能量特征進(jìn)行有效分類,分類正確率達(dá)到92%,其分類效果與使用標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)相當(dāng),但在計算速度上更有優(yōu)勢.
【作者單位】： 東北大學(xué)機(jī)械工程與自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 腦電信號 運動想象 頻帶能量 最小二乘 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51405073) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目(20120042120023;20130042120027) 遼寧省高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊項目(LT2014006)
【分類號】：TP18;R338
【正文快照】： 根據(jù)腦電信號表現(xiàn)出來的特征,往往可以判斷被試的思維狀態(tài),例如當(dāng)被試進(jìn)行想象左右手抬起運動時,在大腦的運動相關(guān)皮層區(qū)域會產(chǎn)生與想象動作相關(guān)的腦電信號能量增加和減少的現(xiàn)象,即事件相關(guān)同步/去同步(event-relatedsynchronization/desynchronization,ERS/ERD)現(xiàn)象[1],基于

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：412018