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用基于平行坐标图的可视化人机交互技术提取EEG信号特征的方法  
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【英文篇名】 Feature extraction of EEG signals using the visualized BCI technique based on parallel coordinates plot
【下载频次】 ★★
【作者】 高海波; 崔建新; 洪文学; 郝连旺;
【英文作者】 Gao Haibo~*; Cui Jianxin~(* **); Hang Wenxue~*; Hao Lianwang~*(* Institute of Electrical Engineering Yanshan University; Qinhuangdao 066004)(** Measurement Technology and Instrumentation Key Lab of Hebei Province; Qinhuangdao 066004);
【作者单位】 燕山大学电气工程学院; 河北省测试计量技术及仪器重点实验室;
【文献出处】 高技术通讯 , Chinese High Technology Letters, 编辑部邮箱 2010年 05期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 脑机接口(BCI); 模式识别; 特征提取; 可视化; 人机交互(HCI); 平行坐标图;
【英文关键词】 brain-computer interface (BCI); pattern recognition; feature extraction; visualized; human-computer interaction (HCI); parallel coordinates plot;
【摘要】 应用可视化人机交互(HCI)方法进行了脑电图记录(EEG)信号特征提取技术的研究。该研究一方面在脑机接口(BCI)技术领域提出了一种新的特征提取技术方法,同时通过可视化人机交互的专家智慧参与,实现了面向对象领域和面向数据模式识别的有效结合,克服了单一机器学习的局限性。首先介绍了多元图表示的基本理论,然后提出了基于平行坐标图的可视化人机交互技术,接着进行了单通道和多通道EEG信号特征提取的可视化人机交互技术的研究,最后采用第二届国际脑机接口竞赛中的数据集Ⅳ进行了数据实验。实验表明,本文提出的方法的识别结果优于实验数据集国际竞赛最优结果和文献报道中的当前国际最优结果。
【英文摘要】 The study on the techniques for extraction of electroencephalography (EEG) singnal features was conducted based on human-computer interaction (HCI). It proposes a new way of feature extraction in the technical field of brain-computer interface (BCI), and through the expert intelligence endeavor to feature extraction by the HCI based on graphical presentation of multivariate data, effectively realized the combination of data-oriented pattern recognition and object-oriented domains, and overcame the obstacles...
【基金】 国家自然科学基金(60605006); 河北省教育厅科研计划自然科学重点项目(ZH200802); 河北省科技支撑计划项目(072135220); 燕山大学博士基金(2010498)
【更新日期】 2011-08-11
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 O引言 人的大脑是一个极其复杂的系统,研究人的思维机理,实现人与周围环境的信息交换是一项重要的科研课题。脑机接口(brain一eomputer interface,BCI)是一种通信系统,它不依赖于由外围神经和肌肉组成的正常输出通路仁’」。Bcl将人脑和计算机有机地整合在一个系统中,其研究成?

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