在线脑机接口中脑电信号特征提取与分类方法的思考
摘要
人的大脑是最复杂的系统之一,经过了千万年的进化;脑电信号是大脑神经活动的体现,能反映人的意识活动。在线脑机接口中脑电信号特征十分复杂,信号微弱,容易受到干扰,且脑电信号频率范围低。脑电信号具有非线性、随机性强,这对信号特征提取与分类提出了更高的要求。
参考文献2
-
1吴朝晖,俞一鹏,潘纲,王跃明.脑机融合系统综述[J].生命科学,2014,26(6):645-649. 被引量:22
-
2王行愚,金晶,张宇,王蓓.脑控:基于脑-机接口的人机融合控制[J].自动化学报,2013,39(3):208-221. 被引量:97
二级参考文献129
-
1王行愚.在虚拟与现实之间——自动化若干发展方向刍议[J].自动化学报,2002,28(S1):77-84. 被引量:7
-
2魏景汉,罗跃嘉.(2010).事件相关电位原理与技术北京:科学出版社.
-
3Wolpaw J R, Birbaumer N, Heetderkd W J, McFarland D J, Peckham P H, Schalk G, Donchin E, Quatrono L A, Robin- son C J, Vaughan T M. Brain-computer interface technol- ogy: a review of the first international meeting. IEEE Trans- actions on Rehabilitation Engineering, 2000, 8(2): 164-173.
-
4Vidal J J. Toward direct brain-computer communication. Annual review of Biophysics and Bioengineering, 1973, 2: 157-180.
-
5Gazzaniga M S, Ivry R, Mangun G R. Cognitive Neuro- science. New York: W. W. Norton and Company, Inc., 2002.
-
6Galambos R, Sheatz G C. An electroencephalography study of classical conditioning. American Journal of Physiology, 1962, 203(1): 173-184.
-
7Walter W G, Cooper R, Aldridge V J, McCallum W C, Winter A L. Contingent negative variation: an electric sign of sensori-motor association and expectancy in the human brain. Nature, 1964, 203(4943): 380-384.
-
8Wolpaw J R, McFarland D J, Neat G W, Forneris C A. An EEG-based brain-computer interface for cursor con- trol. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 1991, 78(3): 252-259.
-
9Mason S G, Bashshati A, Fatourechi M, Navarro K F, Birch G E. A comprehensive survey of brain interface technology designs. Annals of Biomedical Engineering, 2007, 35(2): 137 -169.
-
10Vaughan T M , Heetderks W J, Trejo L J, Rymer W Z, Weinrich M, Moore M M, Kiibler A, Dobkin B H, Birbaumer N, Donchin E, Wolpaw E W, Wolpaw J R. Brain-computer interface technology: a review of the second international meeting. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering, 2003, 11(2): 94-109.
共引文献116
-
1许宏,张嘉辉.认知神经科学在俄语语言学研究中的应用和展望[J].外国语,2023,46(6):57-66. 被引量:1
-
2张亚徽,王斐,李景宏,刘玉强,吴仕超.基于稳态视觉诱发电位的智能轮椅半自主导航控制[J].机器人,2019,41(5):620-627. 被引量:7
-
3李康,程海燕.生物符号学视域下的脑机传播研究[J].海河传媒,2020(5):30-37. 被引量:2
-
4熊馨,廖江黎,伏云发,贺建峰.基于动态功能连接的握力运动参数脑电识别[J].电视技术,2021,45(11):128-132.
-
5黄琳,杨莹,王金枝.信息时代的控制科学[J].中国科学:信息科学,2013,43(11):1511-1516. 被引量:1
-
6张小栋,李睿,李耀楠.脑控技术的研究与展望[J].振动.测试与诊断,2014,34(2):205-211. 被引量:16
-
7佟丽娜,侯增广,彭亮,王卫群,陈翼雄,谭民.基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法[J].自动化学报,2014,40(5):810-821. 被引量:32
-
8伏云发,徐保磊,李永程,李洪谊,王越超,余正涛.基于运动相关皮层电位握力运动模式识别研究[J].自动化学报,2014,40(6):1045-1057. 被引量:11
-
9张超,熊馨,任泓锦,伏云发.直接脑控多机器人协作任务研究[J].生物医学工程学杂志,2018,35(6):943-952. 被引量:2
-
10尧德中.脑机接口:从神奇到现实转变[J].中国生物医学工程学报,2014,31(6):641-643. 被引量:13