测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2013年
12期
134-137,142
,共5页
边琰%赵丽%耿丽清%李宏伟%郑桐
邊琰%趙麗%耿麗清%李宏偉%鄭桐
변염%조려%경려청%리굉위%정동
脑-机接口%事件相关电位%小波变换%支持向量机
腦-機接口%事件相關電位%小波變換%支持嚮量機
뇌-궤접구%사건상관전위%소파변환%지지향량궤
brain-computer interface%event-related potentials%wavelet transform%support vector machine
脑-机接口(BCI,brain computer interface)技术作为一种新型的人机交互方式,近年来受到越来越多的关注.基于听觉刺激模式诱发的事件相关电位P300建立了脑-机接口系统,主要研究微弱P300信号的单导联小样本数据的特征提取和模式识别方法.首先经过预处理和小波变换对脑电信号中的P300成分进行特征提取,建立特征向量,然后使用支持向量机的方法对特征提取结果进行模式分类.对7名受试者进行事件相关电位P300诱发实验,结果表明,系统的分类正确率可达到85％以上,且支持向量机的训练时间都在0.05 s以内.该方法可为脑-机接口的进一步应用奠定基础.
腦-機接口(BCI,brain computer interface)技術作為一種新型的人機交互方式,近年來受到越來越多的關註.基于聽覺刺激模式誘髮的事件相關電位P300建立瞭腦-機接口繫統,主要研究微弱P300信號的單導聯小樣本數據的特徵提取和模式識彆方法.首先經過預處理和小波變換對腦電信號中的P300成分進行特徵提取,建立特徵嚮量,然後使用支持嚮量機的方法對特徵提取結果進行模式分類.對7名受試者進行事件相關電位P300誘髮實驗,結果錶明,繫統的分類正確率可達到85％以上,且支持嚮量機的訓練時間都在0.05 s以內.該方法可為腦-機接口的進一步應用奠定基礎.
뇌-궤접구(BCI,brain computer interface)기술작위일충신형적인궤교호방식,근년래수도월래월다적관주.기우은각자격모식유발적사건상관전위P300건립료뇌-궤접구계통,주요연구미약P300신호적단도련소양본수거적특정제취화모식식별방법.수선경과예처리화소파변환대뇌전신호중적P300성분진행특정제취,건립특정향량,연후사용지지향량궤적방법대특정제취결과진행모식분류.대7명수시자진행사건상관전위P300유발실험,결과표명,계통적분류정학솔가체도85％이상,차지지향량궤적훈련시간도재0.05 s이내.해방법가위뇌-궤접구적진일보응용전정기출.
