發(fā)布時(shí)間：2017-08-01 10:05

  本文關(guān)鍵詞：一種重復(fù)二分CSP 4類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征提取算法

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【摘要】：針對(duì)腦機(jī)接口(BCI)系統(tǒng)中4類運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)ERD/ERS現(xiàn)象進(jìn)行研究,提出了一種重復(fù)二分共同空間模式(RB-CSP)算法用于4類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的特征提取,并運(yùn)用SVM進(jìn)行分類研究.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法與傳統(tǒng)的4分類CSP擴(kuò)展算法OVR-CSP相比,減小了算法復(fù)雜程度,縮短了信號(hào)處理時(shí)間,提高了準(zhǔn)確率,為在線腦機(jī)應(yīng)用提供了一種新的解決方法.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 腦機(jī)接口(BCI) 類運(yùn)動(dòng)想象 重復(fù)二分共同空間模式(RB-CSP)算法 特征提取
【基金】：高校2015年度常規(guī)引智資助項(xiàng)目(C2015033)
【分類號(hào)】：R318;TN911.7
【正文快照】： 腦機(jī)接口(brain computer interface,BCI)是一種不依賴于常規(guī)大腦和肌肉信息輸出通路的全新的通信系統(tǒng)[1],其中,特征提取技術(shù)是實(shí)現(xiàn)BCI的關(guān)鍵,好的特征提取方法有利于BCI系統(tǒng)的穩(wěn)健性.Muller-Gerking等[2]提出了一種共同空間模式(common spatial pattern,CSP)的特征提取算法,

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 張銳;運(yùn)動(dòng)想象腦—機(jī)接口的神經(jīng)機(jī)制與識(shí)別算法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

2 王莉;應(yīng)用腦功能成像技術(shù)研究腦卒中運(yùn)動(dòng)想象療法神經(jīng)康復(fù)機(jī)制[D];重慶大學(xué);2015年

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4 徐舫舟;基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口相關(guān)算法研究[D];山東大學(xué);2014年

5 閆靜;基于腦電的腦卒中患者運(yùn)動(dòng)想象認(rèn)知過(guò)程的研究[D];上海交通大學(xué);2012年

6 方永慧;基于運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)非線性特性分析的腦—機(jī)接口研究[D];重慶大學(xué);2014年

7 周鵬;基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口的研究[D];天津大學(xué);2007年

8 孫莉敏;運(yùn)動(dòng)想象訓(xùn)練促進(jìn)腦卒中患者功能恢復(fù)的功能磁共振（fMRI）研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 牛小辰;康復(fù)運(yùn)動(dòng)中的腦肌電特征分析[D];燕山大學(xué);2015年

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3 孫會(huì)文;基于運(yùn)動(dòng)想象腦電的腦機(jī)交互模式識(shí)別方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 戴若夢(mèng);基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)想象腦電分類[D];北京理工大學(xué);2015年

5 郭蘭錦;基于結(jié)構(gòu)MRI的運(yùn)動(dòng)想象BCI機(jī)制研究[D];電子科技大學(xué);2014年

6 翟紅利;基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口的數(shù)學(xué)模型與算法研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2014年

7 叢壯;運(yùn)動(dòng)想象結(jié)合音樂(lè)療法在卒中偏癱患者上肢康復(fù)中的應(yīng)用[D];遼寧醫(yī)學(xué)院;2015年

8 康莎莎;多類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的識(shí)別及其在BCI中的應(yīng)用[D];安徽大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：603675