| 基于小波变换和AR参数模型的脑电信号识别方法 |
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| 引用本文： | 徐宝国,宋爱国. 基于小波变换和AR参数模型的脑电信号识别方法[J]. 数据采集与处理, 2008, 23(5) |
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| 作者姓名： | 徐宝国 宋爱国 |
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| 作者单位： | 东南大学仪器科学与工程学院,南京,210096;东南大学仪器科学与工程学院,南京,210096 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)，国家高技术研究发展计划(863计划)，教育部留学回国人员科研启动基金，霍英东教育基金 |
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| 摘 要： | 为了实现脑-计算机接口(Brain-computer interface,BCI)系统,对运动脑电信号的特征进行了提取和分类。将多路脑电信号进行CAR(Common average reference)滤波后,利用小波变换和AR参数模型提取特征并使用基于马氏距离的线性判别分析对运动脑电信号进行分类。结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了脑电信号的事件相关去同步(Event-related desynchronization,ERD)和事件相关同步(Event-related synchronization,ERS)的变化时程,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了有效的手段。
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| 关 键 词： | 脑电信号识别 脑-计算机接口 自主运动 小渡系数 自回归模型 |
EEG Recognition Based on Wavelet Transform and AR Parameter Model |
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| Xu Baoguo,Song Aiguo. EEG Recognition Based on Wavelet Transform and AR Parameter Model[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2008, 23(5) |
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| Authors: | Xu Baoguo Song Aiguo |
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