摘要
脑-机接口(BCI)中导联选择的目的是在所有记录脑电信号的导联中,选择出与特定心理任务分类最相关的导联,对于简化BCI系统,提高系统传输速率具有重要影响。本研究提出一种基于支持向量机(SVM)的导联选择算法,所采用的实验数据来自德国组织的第三届国际BCI数据竞赛数据集IVa中两个受试者(al,aw)。结果表明,该算法对al数据集导联可从118减少到22,同时系统识别的精度从92%提高到98%;对aw数据集导联可从118减少到35,同时系统识别的精度从89%提高到93%。可简化BCI系统的设计,改善系统性能。
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期624-627,共4页
Chinese Journal of Biomedical Engineering
基金
浙江省自然科学基金(Y207738)
全国教育科学"十五"重点项目(DCA050056)
关键词
脑-机接口
导联选择
支持向量机(SVM)
特征选择
brain-computer interface
channel selection
support vector machine (SVM)
feature selection