【摘 要】
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针对单导联脑电(EEG)信号,提出一种基于约束独立分量分析(cICA)的P300特征提取方法。将单导联EEG信号分段及少次叠加平均后形成混合EEG数据,40次靶刺激对应EEG叠加平均构成的
【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,大连海洋大学信息工程学院
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针对单导联脑电(EEG)信号,提出一种基于约束独立分量分析(cICA)的P300特征提取方法。将单导联EEG信号分段及少次叠加平均后形成混合EEG数据,40次靶刺激对应EEG叠加平均构成的P300模板作为参考信号,经cICA算法只分解出一个含P300的独立分量,提取出3维特征向量送入线性分类器。针对实测EEG数据进行方法验证,单导联5试次情况下P300识别正确率达82.64%,信息传输率达16.80 b/m。实验结果表明,提出的方法在单导联较少试次情况下,能够有效提取P300,且对EEG导联位置在顶区范围不严格挑剔。
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