计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
33期
169-171,190
,共4页
身份识别%二阶盲辩识%运动想象%脑电
身份識彆%二階盲辯識%運動想象%腦電
신빈식별%이계맹변식%운동상상%뇌전
通过对运动想象脑电信号的分类,对受试者进行身份识别.采用一种盲源分离算法--二阶盲辨识对运动想象脑电信号进行处理,提高运动想象脑电信号的信噪比,进而采用Fisher距离对处理后的信号进行特征提取,最后采用BP神经网络对特征集进行分类,从而实现对受试者的身份识别.对3住受试者的4类运动想象脑电信号分别进行了分类识别,结果显示,4类运动想象脑电信号的识别率均达到80%左右,其中最高的是想象舌动脑电信号,其识别率达到88.1%,这在类似研究中属于较高的水平.
通過對運動想象腦電信號的分類,對受試者進行身份識彆.採用一種盲源分離算法--二階盲辨識對運動想象腦電信號進行處理,提高運動想象腦電信號的信譟比,進而採用Fisher距離對處理後的信號進行特徵提取,最後採用BP神經網絡對特徵集進行分類,從而實現對受試者的身份識彆.對3住受試者的4類運動想象腦電信號分彆進行瞭分類識彆,結果顯示,4類運動想象腦電信號的識彆率均達到80%左右,其中最高的是想象舌動腦電信號,其識彆率達到88.1%,這在類似研究中屬于較高的水平.
통과대운동상상뇌전신호적분류,대수시자진행신빈식별.채용일충맹원분리산법--이계맹변식대운동상상뇌전신호진행처리,제고운동상상뇌전신호적신조비,진이채용Fisher거리대처리후적신호진행특정제취,최후채용BP신경망락대특정집진행분류,종이실현대수시자적신빈식별.대3주수시자적4류운동상상뇌전신호분별진행료분류식별,결과현시,4류운동상상뇌전신호적식별솔균체도80%좌우,기중최고적시상상설동뇌전신호,기식별솔체도88.1%,저재유사연구중속우교고적수평.
