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基于ECoG的运动想象分类
被引量:
3
1
作者
安滨
江朝晖
+2 位作者
宁艳
陈强
冯焕清
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期64-68,共5页
目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号...
目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法(CSP)滤波提高信噪比,使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别,其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果测试样本的预测精度达到94%。结论利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定(想象)运动;共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比;只要预处理、特征抽取及分类得当,时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。
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关键词
运动想象
皮层脑电图
μ节律
共同空间特征法滤波
K近邻
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职称材料
题名
基于ECoG的运动想象分类
被引量:
3
1
作者
安滨
江朝晖
宁艳
陈强
冯焕清
机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
合肥工业大学生物医学工程系
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期64-68,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60422201)
中国科学技术大学研究生创新基金(200510)
文摘
目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法(CSP)滤波提高信噪比,使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别,其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果测试样本的预测精度达到94%。结论利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定(想象)运动;共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比;只要预处理、特征抽取及分类得当,时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。
关键词
运动想象
皮层脑电图
μ节律
共同空间特征法滤波
K近邻
Keywords
motor imagery
ECoG
μ-rhythm
CSP
K-Nearest neighbor
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ECoG的运动想象分类
安滨
江朝晖
宁艳
陈强
冯焕清
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007
3
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