【摘 要】
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单次运动想象脑电分类常用于脑机接口系统控制,是人-机之间的沟通桥梁。然而,脑电信号具有低信噪比和个性化差异,会对分类结果产生不利影响。本文提出一种改进的共同空间模式
【机 构】
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Industrial Design Institute, Zhejiang University of Technology; College of Computer Science and
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
【基金项目】
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Project supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61702454 and 61772468);the MOE Project of Humanities and Social Sciences,China(No.17YJC870018);the Fundamental Research Fund
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单次运动想象脑电分类常用于脑机接口系统控制,是人-机之间的沟通桥梁。然而,脑电信号具有低信噪比和个性化差异,会对分类结果产生不利影响。本文提出一种改进的共同空间模式(B-CSP)方法,提取特征并消除负面影响。首先,针对不同被试,采用巴氏距离并基于事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)模式选择每个电极通道的最优频率段;其次,采用B-CSP方法提取最优频率段脑电信号特征,获得可以最大程度区分两类运动想象的特征。采用所提方法对公共数据集和实验数据集提取特征,并结合反向传播神经网络进行单次运动想象脑电分类。将B-CSP方法与两种传统脑电特征提取方法——原始共同空间模式(CSP)和自回归(AR)——比较。采用B-CSP方法在公共数据集的表现(左手/双脚:91.25%±1.77%;左手/右手:84.50%±5.42%)和实验数据集的表现(左手/双脚:90.43%±4.26%)均优于两种传统方法。实验结果表明,本文所提方法能够有效分类运动想象脑电,并能对脑机接口系统开发提供实践和理论基础。
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