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基于AR模型的脑-机接口问题研究
被引量:
2
1
作者
唐艳
柳建新
邹清
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第1期149-152,共4页
在脑一机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息,深入讨论基于AR模型的自适应算法(AAR)和多变量参数AAR模型算法(MVAAR)在脑电信号特征提取中的应用。结合三种分类器,对这两种算法...
在脑一机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息,深入讨论基于AR模型的自适应算法(AAR)和多变量参数AAR模型算法(MVAAR)在脑电信号特征提取中的应用。结合三种分类器,对这两种算法进行了比较,实验证明两种方法的实验效果都很好,但是MVAAR算法比AAR算法能够达到更高的分类正确率,其阶次一般选取也比较低,数据仿真吻合度高,具有更强的通用性。
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关键词
脑电信号
脑-机接口
自适应自回归模型
多变量自适应自回归模型
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职称材料
题名
基于AR模型的脑-机接口问题研究
被引量:
2
1
作者
唐艳
柳建新
邹清
机构
中南大学信息物理学院生物医学研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第1期149-152,共4页
基金
湖南省自然科学基金~~
文摘
在脑一机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息,深入讨论基于AR模型的自适应算法(AAR)和多变量参数AAR模型算法(MVAAR)在脑电信号特征提取中的应用。结合三种分类器,对这两种算法进行了比较,实验证明两种方法的实验效果都很好,但是MVAAR算法比AAR算法能够达到更高的分类正确率,其阶次一般选取也比较低,数据仿真吻合度高,具有更强的通用性。
关键词
脑电信号
脑-机接口
自适应自回归模型
多变量自适应自回归模型
Keywords
electroencephalogram (EEG)
brain-computer interface ( BCI )
adaptive
auto
regression
(AAR)
multi-variable auto regression( mvaar )
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AR模型的脑-机接口问题研究
唐艳
柳建新
邹清
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
2
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