单次运动想象脑电的特征提取和分类-中国学术期刊网络出版总库

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单次运动想象脑电的特征提取和分类

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【英文篇名】	Feature extraction and classification of single trial motor imagery EEG
【下载频次】	★★★★★
【作者】	徐宝国; 宋爱国;
【英文作者】	Xu Baoguo Song Aiguo(School of Instrument Science and Engineering; Southeast University; Nanjing 210096; China);
【作者单位】	东南大学仪器科学与工程学院; 东南大学仪器科学与工程学院南京;
【文献出处】	东南大学学报(自然科学版) , Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2007年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	脑-计算机接口; 脑电; 运动想象; 人工神经网络;
【英文关键词】	brain-computer interface(BCI); electroencephalogram(EEG); motor imagery; artificial neural network;
【摘要】	为了实现脑-计算机接口(BCI)系统,对运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.将大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号分成4段,分别建立六阶AR参数模型进行功率谱估计,再对每段数据的功率谱求和构造特征矢量,提供给误差反向传播算法进行左右手运动想象脑电模式分类.结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)的变化时程.另外,该方法识别率高,复杂性低,适合在线脑-计算机接口的应用.
【英文摘要】	In order to realize the brain-computer interface(BCI) system,features of motor imagery EEG(electroencephalogram) were extracted and classified.First,the motor imagery EEG signals sampled from the C3 and C4 position of the brain were divided into four segments.Next,six-order AR parameter model was used for power spectrum estimation of each segmentation EEG and the summation of power spectrum was calculated to construct the feature vector.Then,the error back propagation algorithm was utilized to classify the ...
【基金】	国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2002CB312102); 霍英东教育基金资助项目(91055); 教育部回国留学人员基金(教外司留文546号)资助项目
【更新日期】	2007-09-03
【分类号】	R318
【正文快照】	脑-计算机接口(BCI)是指一种不依赖于大脑外围神经与肌肉正常输出通道的通讯控制系统,通过采集人体的脑电信号进行特征提取和识别后转化为某种控制信号,从而帮助严重瘫痪的病人与外界环境进行交流和沟通.这样人就可以直接通过大脑来表达自己的想法或者操纵外部辅助运动设备,而?

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