【摘 要】
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脑电信号的时间和频率间隔选择对脑机接口的分类性能具有重要的影响。针对多类运动想象脑机接口系统,提出一个新的基于时间段和频带联合选择的分类算法。该算法首先使用滑动
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脑电信号的时间和频率间隔选择对脑机接口的分类性能具有重要的影响。针对多类运动想象脑机接口系统,提出一个新的基于时间段和频带联合选择的分类算法。该算法首先使用滑动窗将运动想象产生的脑电信号在时域和频域进行分割,然后在每一对截取的时间段和频段,使用多类共空域模式算法提取脑电特征信号,最后使用k-最近邻算法对特征信号进行分类。交叉验证的分类识别率作为最优时间段和频带的选择标准。使用一个四类数据集对这个分类算法的性能进行了测试。与现有的3个典型算法比较,这个算法取得了最高的平均分类正确率,证实了这个基于时间段和频带联合选择的分类算法的有效性。
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