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基于MODWT的运动想象脑电信号识别
引用本文:李东明,王典洪,严军,王永涛,宋麦玲,余蓓蓓. 基于MODWT的运动想象脑电信号识别[J]. 计算机工程, 2014, 0(10)
作者姓名:李东明  王典洪  严军  王永涛  宋麦玲  余蓓蓓
作者单位:1. 中国地质大学 信息技术教学实验中心,武汉,430074
2. 中国地质大学 机械与电子信息学院,武汉,430074
基金项目:中央高校基本科研业务费专项基金资助项目,湖北省自然科学基金资助项目(2011335070)。
摘    要:对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征,将这3类特征进行组合后,使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比,该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中,该模式识别方法的平均准确度达到了91.3%,可用于嵌入式脑机接口的系统设计。

关 键 词:脑机接口  运动想象  极大重叠小波变换  能量曲线  模式分类  电机转向控制

Movement Imagery Electroencephalogram Recognition Based on MOWDT
LI Dong-ming,WANG Dian-hong,YAN Jun,WANG Yong-tao,SONG Mai-ling,YU Bei-bei. Movement Imagery Electroencephalogram Recognition Based on MOWDT[J]. Computer Engineering, 2014, 0(10)
Authors:LI Dong-ming  WANG Dian-hong  YAN Jun  WANG Yong-tao  SONG Mai-ling  YU Bei-bei
Abstract:
Keywords:Brain Computer Interface( BCI)  movement imagery  Maximum Overlap Wavelet Transform( MODWT)  energy curve  pattern classification  motor steering control
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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