%0 Journal Article
%T 基于HHT运动想象脑电模式识别研究
%A 孙会文
%A 伏云发
%A 熊馨
%A 杨俊
%A 刘传伟
%A 余正涛
%J 自动化学报
%P 1686-1692
%D 2015
%R 10.16383/j.aas.2015.c150007
%X ？脑机接口是一种变革性的人机交互,其中基于运动想象(Motorimagery,MI)脑电的脑机接口是一类非常重要的脑机交互.本文旨在探索有效的运动想象脑电特征模式提取方法.采用在时域、频域同时具有很高分辨率的希尔伯特--黄变换(Hilbert-Huangtransform,HHT),进而提取自回归(Autoregressive,AR)模型参数并计算运动想象脑电平均瞬时能量,从而构造特征向量,最后利用能较好地适应运动想象脑电单次试验分类的支持向量机(Supportvectormachine,SVM)进行分类.结果表明在Trial的5.5～7.5s期间,HHT特征提取方法平均分类正确率为81.08%,具有良好的适应性;最高分类正确率为87.86%,优于传统的小波变换特征提取方法和未经HHT的特征提取方法;在Trial的8～9s期间,HHT特征提取方法显著优于后两种特征提取方法.本研究证实了HHT对运动想象脑电这一非平稳非线性信号具有很好的特征提取能力,也再次验证了运动想象事件相关去同步(Event-relateddesynchronization,ERD)现象,同时也表明运动想象脑电的脑--机交互系统性能与被试想象心理活动的质量密切相关.本文可望为基于运动想象脑电的在线实时脑机交互控制系统的研究打下坚实的基础.
%K 脑机交互控制
%K 脑机接口
%K 运动想象
%K 脑电
%K 希尔伯特--黄变换
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18742.shtml