發(fā)布時(shí)間：2017-12-29 01:04

  本文關(guān)鍵詞：基于降維Householder變換的多任務(wù)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征提取研究　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2016年20期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 腦-機(jī)接口(BCI) 運(yùn)動(dòng)想象 初等反射 特征提取

【摘要】：近年來,針對(duì)傳統(tǒng)的左右手運(yùn)動(dòng)想象BCI系統(tǒng)信息傳輸速率低這一現(xiàn)狀,眾多腦-機(jī)接口(BCI)研究團(tuán)隊(duì)開始著眼于對(duì)多任務(wù)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的研究,相比于兩類模式識(shí)別,多類模式識(shí)別能夠有效提高BCI系統(tǒng)的信息傳輸速率。如何準(zhǔn)確提取出多任務(wù)腦電信號(hào)的特征,是實(shí)現(xiàn)多任務(wù)BCI系統(tǒng)的關(guān)鍵。采用了基于初等反射變換(又稱Householder變換)的矩陣近似聯(lián)合對(duì)角化算法,將CSP算法應(yīng)用于多任務(wù)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的特征提取,對(duì)EEG信號(hào)采集效果較好的受試者,四任務(wù)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的分類準(zhǔn)確率提升至80%以上,為在線BCI系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
[Abstract]:......
【作者單位】： 武警工程大學(xué)研究生管理大隊(duì)理學(xué)院;
【分類號(hào)】：R318;TN911.7
【正文快照】：

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本文編號(hào)：1348144