【摘 要】
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脑磁图(MEG)信号作为一种新的脑-机接口(BCI)输入信号,含有手运动方向的模式信息。通常对MEG信号采用信号处理的特征提取和线性分类,识别率一直难于提高。本文提出用主成分分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60504035,61074195);河北省自然科学基金资助项目(F2010001281,A2010001124)
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脑磁图(MEG)信号作为一种新的脑-机接口(BCI)输入信号,含有手运动方向的模式信息。通常对MEG信号采用信号处理的特征提取和线性分类,识别率一直难于提高。本文提出用主成分分析(PCA)方法对其进行特征提取,并用线性判别分析(LDA)进行了优化,最后用最近邻非线性分类器进行分类,在分类结果的基础上分析了混淆矩阵。实验结果表明PCA+LDA方法能有效的分析多通道的MEG信号,平均识别率达到了53.0%,优于BCI竞赛Ⅳ的识别率46.9%。
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