發(fā)布時間：2017-08-31 22:02

  本文關(guān)鍵詞：多類運(yùn)動想象任務(wù)腦電信號的KNN分類研究

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【摘要】：針對基于多類任務(wù)的運(yùn)動想象腦電信號的特點(diǎn),使用共空間模式特征提取方法分別在"一對一"和"一對多"2種特征提取方法下提取了4類任務(wù)(想象左右手、雙足以及舌頭)運(yùn)動想象腦電信號的特征。設(shè)計了基于多類任務(wù)模式的k最近鄰分類器,針對多類任務(wù)分類過程中會出現(xiàn)不同類別的樣本點(diǎn)數(shù)相等的情況,通過判斷距離的方法改進(jìn)了分類器,對2種特征提取方法下的共空間模式特征進(jìn)行分類,分類結(jié)果的平均最大Kappa系數(shù)分別達(dá)到了0.55和0.59,說明了該特征提取及分類方法對該數(shù)據(jù)集的有效性。
【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】： 運(yùn)動想象 多類任務(wù) 共空間模式 k最近鄰
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61071057) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項資金(N110303005)資助項目
【分類號】：R318
【正文快照】： 1引言腦-機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)研究的目的是建立一種人腦與外部設(shè)備之間的通道,通過這種通道人腦能夠直接與外部設(shè)備進(jìn)行互動,而無需借助其他神經(jīng)肌肉的通路。隨著BCI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,近些年來,基于2類任務(wù)模式的BCI研究已經(jīng)無法滿足腦機(jī)控制的應(yīng)用,因此,BC

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：768151