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脑-机接口研究中想象动作电位的特征提取与分类算法
被引量:
13
1
作者
程龙龙
明东
+3 位作者
刘双迟
朱誉环
周仲兴
万柏坤
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第8期1772-1778,共7页
人在想象但未实施肢体或其他身体部位动作时,与该动作相关的大脑运动皮层区域会发生与该动作实施时相似的电生理响应,称为想象动作电位。想象动作电位的提取与分类是脑-机接口(BCI)技术的关键和难点。本文分别介绍了想象动作电位的时频...
人在想象但未实施肢体或其他身体部位动作时,与该动作相关的大脑运动皮层区域会发生与该动作实施时相似的电生理响应,称为想象动作电位。想象动作电位的提取与分类是脑-机接口(BCI)技术的关键和难点。本文分别介绍了想象动作电位的时频分析、复杂度分析、相位耦合测量、多通道线性描述符、多维统计分析等特征提取方法和线性判别分析、人工神经网络、支持向量机等分类算法,以供BCI系统设计与研究时参考。
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关键词
脑-机接vi
想象动作电位
特征提取
分类算法
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职称材料
题名
脑-机接口研究中想象动作电位的特征提取与分类算法
被引量:
13
1
作者
程龙龙
明东
刘双迟
朱誉环
周仲兴
万柏坤
机构
天津大学生物医学工程与科学仪器系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第8期1772-1778,共7页
基金
"十一五"国家高技术研究发展计划(863计划
2007AA04Z236)
+1 种基金
国家自然科学基金(60501005)
天津市科技支撑计划重点项目(07ZCKFSF01300)资助
文摘
人在想象但未实施肢体或其他身体部位动作时,与该动作相关的大脑运动皮层区域会发生与该动作实施时相似的电生理响应,称为想象动作电位。想象动作电位的提取与分类是脑-机接口(BCI)技术的关键和难点。本文分别介绍了想象动作电位的时频分析、复杂度分析、相位耦合测量、多通道线性描述符、多维统计分析等特征提取方法和线性判别分析、人工神经网络、支持向量机等分类算法,以供BCI系统设计与研究时参考。
关键词
脑-机接vi
想象动作电位
特征提取
分类算法
Keywords
brain
-
computer interface (BCI)
motor imaginary potential
feature extraction
classification
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
操作
1
脑-机接口研究中想象动作电位的特征提取与分类算法
程龙龙
明东
刘双迟
朱誉环
周仲兴
万柏坤
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
13
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