%0 Journal Article
%T 基于眼动辅助脑电信号的手部动作分类方法
%A 孟明
%A 罗志增
%J 模式识别与人工智能
%P 1007-1012
%D 2012
%X 提出一种利用小波包变换和支持向量机对手部动作的运动想象脑电信号进行分类的方法。在相关眼动辅助情况下采集想象手部动作时的C3、C4、P3和P4通道脑电信号，用小波包变换的方法提取4种特征节律波，分别计算每种节律波能量占4种节律波能量之和的比值作为特征，然后将16维特征向量输入支持向量机分类器进行手部动作分类。对上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的分类实验中平均识别率为82。3%，表明眼动辅助能有效提高运动想象脑电信号可分性。
%K 脑电信号(EEG)
%K 手部动作分类
%K 小波包变换(WPT)
%K 支持向量机(SVM)
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9517.shtml