计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2010年
19期
4265-4267,4292
,共4页
脑机接口(BCI)%运动想象脑电信号(MI)%导联排序%公共空间模式(CSP)%参数选择
腦機接口(BCI)%運動想象腦電信號(MI)%導聯排序%公共空間模式(CSP)%參數選擇
뇌궤접구(BCI)%운동상상뇌전신호(MI)%도련배서%공공공간모식(CSP)%삼수선택
为在脑机接口系统BCI(brain-computer interface)中有效选择导联进行特征提取和分类提供依据,研究了基于运动想象脑电信号的导联排序.根据公共空间模式算法CSP(common spatial pattern)原理提出了一种导联排序方法--基于协方差和主成分分析的排序算法CPSorting(covariance and principal component sorting),并研究了运动想象脑电信号MI(motor imagery)导联的排序情况以及排序靠前的导联对分类的贡献.利用公共空间模式算法对CPSorting排序后导联的数据提取特征,再分别应用支持向量机SVM和K近邻算法KNN进行分类.实验结果表明了该排序算法能有效地对基于运动想象脑电信号的导联进行排序.
為在腦機接口繫統BCI(brain-computer interface)中有效選擇導聯進行特徵提取和分類提供依據,研究瞭基于運動想象腦電信號的導聯排序.根據公共空間模式算法CSP(common spatial pattern)原理提齣瞭一種導聯排序方法--基于協方差和主成分分析的排序算法CPSorting(covariance and principal component sorting),併研究瞭運動想象腦電信號MI(motor imagery)導聯的排序情況以及排序靠前的導聯對分類的貢獻.利用公共空間模式算法對CPSorting排序後導聯的數據提取特徵,再分彆應用支持嚮量機SVM和K近鄰算法KNN進行分類.實驗結果錶明瞭該排序算法能有效地對基于運動想象腦電信號的導聯進行排序.
위재뇌궤접구계통BCI(brain-computer interface)중유효선택도련진행특정제취화분류제공의거,연구료기우운동상상뇌전신호적도련배서.근거공공공간모식산법CSP(common spatial pattern)원리제출료일충도련배서방법--기우협방차화주성분분석적배서산법CPSorting(covariance and principal component sorting),병연구료운동상상뇌전신호MI(motor imagery)도련적배서정황이급배서고전적도련대분류적공헌.이용공공공간모식산법대CPSorting배서후도련적수거제취특정,재분별응용지지향량궤SVM화K근린산법KNN진행분류.실험결과표명료해배서산법능유효지대기우운동상상뇌전신호적도련진행배서.
