【摘 要】
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为了提高脑—机接口的分类正确率和实时性,本研究提出基于时频分析的个性化脑—机接口设计方案。通过对多导联EEG数据进行离线谱图分析,量化不同导联EEG信号在想象左右手运动
【基金项目】
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天津市科技发展计划资助项目（编号043102111）.
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为了提高脑—机接口的分类正确率和实时性,本研究提出基于时频分析的个性化脑—机接口设计方案。通过对多导联EEG数据进行离线谱图分析,量化不同导联EEG信号在想象左右手运动时,其各个频带能量随时间的变化规律。然后将各导联EEG信号不同频带能量变化特征在左右手运动想象时的差异进行脑地形图成像。进而根据特征差异在大脑皮层的分布为不同用户的最佳电极位置选择和特征频带的确定提供直接依据。实验结果证明,该方法有效减少了特征提取的盲目性,用最少的导联,最少的特征向量,较简单的特征提取和分类算法,取得很好的分类效果,具有较
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