多类运动想象脑电信号的处理研究

Research on Multi-Class Motor Imagery EEG Signal Processing

基于运动想象的脑-机接口具有不依赖外界刺激器的特点,但如何根据不同受试者自适应地提取出最佳特征是目前的难点之一。本文设计了基于LabVIEW平台的运动想象脑电信号采集系统,对五名受试者想象左手、右手和脚运动时的脑电信号进行采集;利用小波包分解提取μ节律和β频段,实现脑电信号的滤波;通过分析不同受试者的小波包节点的ERD/ERS比率,自适应地选出最佳特征时间和频段;组合最佳特征时间、频段的小波包能量和小波包熵作为特征向量,利用马氏距离分类判别。实验结果证明:利用ERD/ERS比率、小波包分解和马氏距离分类,算法简单快捷,平均正确率可以达到84.3%,较好的实现了三类运动想象分类,提高了系统的自适应性。