本文關(guān)鍵詞：基于最優(yōu)化少量電極的思維任務(wù)腦機(jī)接口

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【摘要】：為減少腦機(jī)接口的電極數(shù)量,采用基于最優(yōu)化少量電極的共空間模式(CSP)算法提取不同思維任務(wù)下的腦電信號(hào)(EEG)特征值.首先,根據(jù)事件相關(guān)(去)同步化現(xiàn)象觀察時(shí)頻特性;然后,運(yùn)用熵準(zhǔn)則對(duì)單個(gè)電極進(jìn)行可分性度量;最后,根據(jù)可分性排序,利用基于最優(yōu)化少量電極的CSP算法和支持向量機(jī)算法對(duì)不同電極組合的特征值進(jìn)行提取和分類(lèi),得出最優(yōu)化的電極組合.結(jié)果表明,進(jìn)行心算和想像空間旋轉(zhuǎn)2種思維任務(wù)時(shí)被試的EEG信號(hào)在頂葉和枕葉區(qū)域存在明顯的能量差異,6個(gè)被試可分性最高的電極均位于這2個(gè)區(qū)域;與傳統(tǒng)的EEG信號(hào)處理算法相比,基于最優(yōu)化少量電極的算法可以使系統(tǒng)使用的電極數(shù)減少至3.3個(gè),并且分類(lèi)正確率提高5.4%.因此,采用基于最優(yōu)化少量電極的算法可以減少電極數(shù)目,改善思維任務(wù)腦機(jī)接口的性能.
【作者單位】： 東南大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;賓夕法尼亞州立大學(xué)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 思維任務(wù) 腦機(jī)接口 最優(yōu)化少量電極 共空間模式 熵準(zhǔn)則
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61405033;61505028) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2010CB327705) 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃資助項(xiàng)目(B07027) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK20130629)
【分類(lèi)號(hào)】：R318;TN911.7
【正文快照】： 引用本文:孫瀚,張雄,王保平,等.基于最優(yōu)化少量電極的思維任務(wù)腦機(jī)接口[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,46(5):934 938.DOI:10.3969/j.issn.1001-0505.2016.05.006.腦機(jī)接口(BCI)試圖直接通過(guò)大腦內(nèi)部的神經(jīng)活動(dòng)控制外部設(shè)備,以期修復(fù)甚至擴(kuò)展人體的生理或者認(rèn)知功能[1].腦

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