期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
视觉激励调制对脑电信号识别的影响研究
1
作者
卢美林
樊春玲
毛晓前
《电子测量技术》
北大核心
2023年第23期120-126,共7页
针对不同的视觉激励调制方式导致某些被试分类准确率较低的问题,本文设计了4种频率的4种波形激励诱发范式,并首次提出倒锯齿波激励范式。实验采集了8名被试的脑电信号并通过提取频率能量特征及分类发现不同激励对被试的准确率产生不同...
针对不同的视觉激励调制方式导致某些被试分类准确率较低的问题,本文设计了4种频率的4种波形激励诱发范式,并首次提出倒锯齿波激励范式。实验采集了8名被试的脑电信号并通过提取频率能量特征及分类发现不同激励对被试的准确率产生不同的影响。在此基础上,选择诱发被试最高能量的波形组成定制范式,并与各被试的其余范式进行平均分类准确率对比。结果表明,首次提出的倒锯齿波的激励效果要好于传统激励范式,同时,定制范式相比于单一波形激励的平均准确率提高了3%~12%。因此,倒锯齿波及定制视觉激励范式可以提高SSVEP-BCI系统的性能。
展开更多
关键词
脑机接口
稳态视觉诱发电位
视觉激励调制
定制诱发范式
下载PDF
职称材料
基于Fisher+Fuzzy算法提高SSVEP脑电信号分类
2
作者
杜秀兰
张进
+2 位作者
毛晓前
张凯莉
李伟
《控制工程》
CSCD
北大核心
2019年第6期1060-1067,共8页
为了提高脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)系统中基于稳态视觉诱发电位(Steady-state Visual Evoked Potentials,SSVEP)信号的分类准确率,提出了一种新的基于Fisher+Fuzzy的分类算法。该算法首先对提取的脑电特征利用Fisher算...
为了提高脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)系统中基于稳态视觉诱发电位(Steady-state Visual Evoked Potentials,SSVEP)信号的分类准确率,提出了一种新的基于Fisher+Fuzzy的分类算法。该算法首先对提取的脑电特征利用Fisher算法得到最佳投影方向和阈值,然后对样本点到最佳超投影面的距离d进行模糊化,再通过模糊推理确定分类结果。该分类算法改善了在SSVEP分类中使用单一Fisher分类器难以对多分类问题中处于歧义区的样本进行有效分类的问题。结果显示在SSVEP的三、四、五分类中,Fisher+Fuzzy分类器取得了94.72%,92.18%,86.08%的平均分类准确率,高于单一Fisher分类器90.07%,80.60%,74.42%的平均准确率,对具有较低可分性的数据集进行分类时准确率显著提高。
展开更多
关键词
脑-机接口
稳态视觉诱发电位
FISHER
FUZZY
下载PDF
职称材料
题名
视觉激励调制对脑电信号识别的影响研究
1
作者
卢美林
樊春玲
毛晓前
机构
青岛科技大学自动化与电子工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第23期120-126,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金(62006135)
山东自然科学基金青年基金(ZR2020QF116)项目资助
文摘
针对不同的视觉激励调制方式导致某些被试分类准确率较低的问题,本文设计了4种频率的4种波形激励诱发范式,并首次提出倒锯齿波激励范式。实验采集了8名被试的脑电信号并通过提取频率能量特征及分类发现不同激励对被试的准确率产生不同的影响。在此基础上,选择诱发被试最高能量的波形组成定制范式,并与各被试的其余范式进行平均分类准确率对比。结果表明,首次提出的倒锯齿波的激励效果要好于传统激励范式,同时,定制范式相比于单一波形激励的平均准确率提高了3%~12%。因此,倒锯齿波及定制视觉激励范式可以提高SSVEP-BCI系统的性能。
关键词
脑机接口
稳态视觉诱发电位
视觉激励调制
定制诱发范式
Keywords
brain-computer interface
steady state visual evoked potential
visual stimulation modulation
customized evoking paradigm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于Fisher+Fuzzy算法提高SSVEP脑电信号分类
2
作者
杜秀兰
张进
毛晓前
张凯莉
李伟
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
加州州立大学贝克斯菲尔德分校计算机科学与电子工程系
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2019年第6期1060-1067,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61473207)
中国科学院前沿科学重点研究项目(QYZDY-SSW-JSC005)
文摘
为了提高脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)系统中基于稳态视觉诱发电位(Steady-state Visual Evoked Potentials,SSVEP)信号的分类准确率,提出了一种新的基于Fisher+Fuzzy的分类算法。该算法首先对提取的脑电特征利用Fisher算法得到最佳投影方向和阈值,然后对样本点到最佳超投影面的距离d进行模糊化,再通过模糊推理确定分类结果。该分类算法改善了在SSVEP分类中使用单一Fisher分类器难以对多分类问题中处于歧义区的样本进行有效分类的问题。结果显示在SSVEP的三、四、五分类中,Fisher+Fuzzy分类器取得了94.72%,92.18%,86.08%的平均分类准确率,高于单一Fisher分类器90.07%,80.60%,74.42%的平均准确率,对具有较低可分性的数据集进行分类时准确率显著提高。
关键词
脑-机接口
稳态视觉诱发电位
FISHER
FUZZY
Keywords
Brain-computer interface
steady-state visual evoked potential
Fisher
Fuzzy
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
视觉激励调制对脑电信号识别的影响研究
卢美林
樊春玲
毛晓前
《电子测量技术》
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于Fisher+Fuzzy算法提高SSVEP脑电信号分类
杜秀兰
张进
毛晓前
张凯莉
李伟
《控制工程》
CSCD
北大核心
2019
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部