%0 Journal Article
%T 基于独立分量分析的在线脑-机接口系统
%A 吴小培
%A 周蚌艳
%A 张磊
%J -
%D 2017
%R doi:10.7507/1001-5515.201603003
%X 在非植入式脑-机接口（BCI）研究中，独立分量分析（ICA）一直被认为是具有很大应用前景的脑电（EEG）预处理和特征增强方法，但到目前为止，有关在线 ICA-BCI 系统的研究与实现的报道还不多见。本文对基于 ICA 的运动想象 BCI（MIBCI）系统进行研究，结合 ICA 无监督学习特点和运动相关去同步化（ERD）现象，构建了一种简单实用的 ICA 空域滤波器设计方法和三类运动想象判别准则。为了验证所提算法的在线处理性能，本文基于 NeuroScan 脑电采集系统和 VC++ 软件平台，完整地实现了在线 ICA-MIBCI 实验系统。4 名受试者参加了系统测试实验，其中两名受试者参加了在线模式的实验。离线和在线实验的三分类运动想象识别结果分别达到了 89.78% 和 89.89%。实验结果表明，本文所提算法分类正确率高，时间开销小，具备跨平台移植的潜力
%K 独立分量分析
%K 脑-机接口
%K 在线系统
%K 运动想象
%U http://www.biomedeng.cn:80/article/10.7507/1001-5515.201603003