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脑机接口应用中的思维任务分类
引用本文:胡人君,李坤,吴小培.脑机接口应用中的思维任务分类[J].计算机工程与应用,2007,43(3):201-203.
作者姓名:胡人君  李坤  吴小培
作者单位:安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥,230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥,230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥,230039
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60271024);安徽省人才开发基金资助项目(20042028).
摘    要:脑电信号(EEC)是研究脑活动的一种重要的信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信成为一种新的人机接口方式。时于五种不同心理作业的思雏脑电信号运用独立分量分析(ICA)进行预处理,然后采用6阶的AR模型提取特征,最后应用BP神经网络时AR系数特征进行训练和分类。实验表明。此方法可以达到很好的分类效果,提高了脑电思维作业的准确度。

关 键 词:脑电信号  独立分量分析  自回归模型  BP神经网络
文章编号:1002-8330(2007)03-0201-03
修稿时间:2006-08

Mental task classification for brain computer interface application
HU Ren-jun,LI Kun,WU Xiao-pei.Mental task classification for brain computer interface application[J].Computer Engineering and Applications,2007,43(3):201-203.
Authors:HU Ren-jun  LI Kun  WU Xiao-pei
Affiliation:HU Ren-jun,LI Kun,WU Xiao-pei(The Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing of Ministry of Education of China,Anhui University,Hefei 230039, China )
Abstract:Electroencephalogram(EEG) signal is an important information source of underlying brain processes.The communication based on EEG between human brain and computer is a new modality of human-computer interaction.In this paper,EEG signal of different mental tasks is preprocessed by Independent Component Analysis(ICA),AR model coefficient is extracted as feature vector,and classify the mental tasks based on BP neural network.According to the analysis and experiment results,the method can get high correct rate of classification
Keywords:EEG  Independent Component Analysis(ICA)  AR model  BP neural network
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