| 异步BCI系统中运动想象诱发脑电特征识别 |
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| 引用本文： | 乔晓艳,王春晖.异步BCI系统中运动想象诱发脑电特征识别[J].计算机工程与应用,2015(7). |
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| 作者姓名： | 乔晓艳 王春晖 |
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| 作者单位： | 山西大学 物理电子工程学院,太原,030006 |
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| 基金项目： | 国家基础科学人才培养基金(No.J1103210)；山西省研究生优秀创新项目(No.011152901009)；山西省自然科学基金(No.2013011016-2)。 |
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| 摘 要： | 针对异步运动想象脑机交互（Brain Computer Interface，BCI）系统中空闲状态检测和不同想象任务分类的问题，在小波变换提取脑电信号特征基础上，设计了阈值判别结合支持向量机的二级分类器。由于大脑想象单侧肢体运动时，会导致同侧和对侧运动皮层脑区EEG信号在μ节律上分别出现事件相关同步和去同步，而大脑处于空闲状态时则无此现象。基于大脑活动的这一特性，提出了小波能量阈值判别法，进行空闲状态检测，径向基核函数和交叉检验的支持向量机方法，进行左、右手运动想象任务分类。结果表明该分类器最佳分类正确率达到了80.7%，且整个时间消耗仅为3.0 s，可以较好地满足异步在线运动想象BCI系统的应用。
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| 关 键 词： | 异步BCI 二级分类器 阈值判别 支持向量机 小波变换 |
Identification of EEG feature evoked by motor imagery in asynchronous BCI system |
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| QIAO Xiaoyan,WANG Chunhui.Identification of EEG feature evoked by motor imagery in asynchronous BCI system[J].Computer Engineering and Applications,2015(7). |
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| Authors: | QIAO Xiaoyan WANG Chunhui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | asynchronous BCI two-level structure classifier threshold discrimination Support Vector Machine wavelet transform |
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