【摘 要】
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针对脑机接口(brain-computer interface,BCI)系统特征提取较慢的现状,提出基于约束独立分量分析(constrained independent component analysis,cICA)的P300特征提取方法.首
【机 构】
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东北大学中荷生物医学与信息工程学院,东北大学机械工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61071057)
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针对脑机接口(brain-computer interface,BCI)系统特征提取较慢的现状,提出基于约束独立分量分析(constrained independent component analysis,cICA)的P300特征提取方法.首先,针对各位P300实验被试,通过EEG图像研究其特有P300时域特性;然后,根据P300特性构建参考信号,并将参考信号与独立分量分析(independent component analysis,ICA)方法结合,基于64导联EEG,提取出与P300相关度最大的独立分量;最后,依据提取出的独立分量构造3维特征向量进行分类.实验采用线性分类器,针对BCI Competition II dataset IIb和BCI Competition III dataset II两组公共数据集进行了验证.结果表明,提出方法在3次叠加平均下识别正确率达67.1%,15次达95.2%,在相同实验条件下,分类时间也较其他方法缩短.
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