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基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
被引量:
18
1
作者
罗志增
鲁先举
周莹
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期412-418,共7页
针对脑-机接口(BCI)研究中采用单一特征对运动想象脑电信号(EEG)识别率不高的问题,该文提出一种结合脑功能网络和样本熵的特征提取方法。根据事件相关同步/去同步(ERS/ERD)现象以及皮层与肢体运动想象间的对侧映射机制,选取小波包变换...
针对脑-机接口(BCI)研究中采用单一特征对运动想象脑电信号(EEG)识别率不高的问题,该文提出一种结合脑功能网络和样本熵的特征提取方法。根据事件相关同步/去同步(ERS/ERD)现象以及皮层与肢体运动想象间的对侧映射机制,选取小波包变换消噪重构后的μ节律脑电信号,用左侧27个通道、右侧27个通道分别对左半球脑区和右半球脑区构建脑功能网络,计算网络的平均节点度和平均聚集系数作为运动想象的脑功能网络特征,并结合C3, C4通道μ节律的样本熵构筑分布性和指向性相结合的特征向量。选用支持向量机(SVM)对左右手运动想象脑电信号进行分类,结果表明基于脑功能网络和样本熵的特征提取方法能够实现更优的分类效果,分类准确率最高可达90.27%。
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关键词
脑电信号
脑功能网络
样本熵
特征提取
事件相关同步/去同步
下载PDF
职称材料
题名
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
被引量:
18
1
作者
罗志增
鲁先举
周莹
机构
杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期412-418,共7页
基金
国家自然科学基金(61671197)。
文摘
针对脑-机接口(BCI)研究中采用单一特征对运动想象脑电信号(EEG)识别率不高的问题,该文提出一种结合脑功能网络和样本熵的特征提取方法。根据事件相关同步/去同步(ERS/ERD)现象以及皮层与肢体运动想象间的对侧映射机制,选取小波包变换消噪重构后的μ节律脑电信号,用左侧27个通道、右侧27个通道分别对左半球脑区和右半球脑区构建脑功能网络,计算网络的平均节点度和平均聚集系数作为运动想象的脑功能网络特征,并结合C3, C4通道μ节律的样本熵构筑分布性和指向性相结合的特征向量。选用支持向量机(SVM)对左右手运动想象脑电信号进行分类,结果表明基于脑功能网络和样本熵的特征提取方法能够实现更优的分类效果,分类准确率最高可达90.27%。
关键词
脑电信号
脑功能网络
样本熵
特征提取
事件相关同步/去同步
Keywords
ElectroEncephaloGram(EEG)
Brain function network
Sample entropy
Feature extraction
Event Related Synchronization/Event Related Desynchronization(ERS/ERD)
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
罗志增
鲁先举
周莹
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
18
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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