%0 Journal Article
%T 基于共空间模式的运动想象脑电信号识别研究
%A 潘赛虎
%A 李文杰
%A 张义
%J 南京师范大学学报(工程技术版)
%D 2014
%X 脑-机接口技术领域的关键问题是脑电信号的分类识别研究.本文针对脑电信号的分类问题,基于EGI-64导脑电采集系统得到7名被试者的左右手运动想象脑电数据,首先采用扩展Infomax？ICA方法对脑电数据进行去噪处理;然后利用共空间模式方法对C3/C42个电极的脑电信号进行特征提取;最后比较了Fisher线性判别分析法、贝叶斯方法、径向神经网络和BP神经网络几种算法的平均分类率.结果表明神经网络分类方法得到的平均分类率要高于其他2种方法,而BP神经网络方法的平均分类率最高,可以达到95.36%,但另外3种方法的运行速度明显高于BP神经网络.该结果为实时BCI系统实施提供了一定依据.
%K 运动想象
%K 脑-机接口
%K 特征提取
%K 模式识别
%U http://njsfdxgckj.paperonce.org/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201402010