【摘 要】
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基于眼电(Electro-oculogram,EOG)的人机交互系统(HCI)是生物电信号处理领域的研究热点之一。在研究眼动信息的基础上,提出了一种EOG扫视信号特征提取与分类算法,该算法提取
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60771033);博士点基金(200803570002)
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基于眼电(Electro-oculogram,EOG)的人机交互系统(HCI)是生物电信号处理领域的研究热点之一。在研究眼动信息的基础上,提出了一种EOG扫视信号特征提取与分类算法,该算法提取扫视信号的线性预测(Linear Predictive Coding,LPC)系数,对其作差分运算获取一阶差分线性预测系数,与归一化极值作为组合特征参数,通过神经网络对样本信号分类。实验室环境下,采用所提该法对来自6名眼部功能均正常的受试者扫视样本分类,平均分类正确率超过92%。实验表明,该法能准确地描述EOG扫视信号,具有较高实用价值。
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