【摘 要】
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采用独立分量分析(ICA)去除脑电伪迹,AR模型提取信号特征、BP神经网络用于模式识别,对2～5种思维作业脑电信号进行了分类研究.研究结果的重要发现是:对于经过ICA去伪迹后的EEG
【机 构】
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中国科学技术大学,电子科学与技术系,合肥,230026
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采用独立分量分析(ICA)去除脑电伪迹,AR模型提取信号特征、BP神经网络用于模式识别,对2～5种思维作业脑电信号进行了分类研究.研究结果的重要发现是:对于经过ICA去伪迹后的EEG信号,当分类特征取自20～100 Hz的高频范围时,分类准确率很高,与特征取自整个信号频段的分类结果大致相等,且大大超过利用2～35 Hz的低频EEG节律进行的分类.对于这一现象的解释是,不同思维作业过程中,大脑在工频电场作用下产生了不同的节律同化反应,致使EEG信号的高频部分带有更显著的思维调制信息,从而有利于提高分类准确率.这一现象的发现,为脑电节律同化反应提供了新的证据,也为思维脑电的高准确率分类和高精度脑-机接口的实现提供了新的方法.
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