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基于归一化AR模型谱值的运动想像脑电识别
被引量：
1
1
作者
周瑛
罗志增
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S1期85-88,共4页
提出了一种基于归一化AR模型谱值和Mahalanobis距离的想像手部运动脑电信号识别方法.对C3和C4电极脑电信号进行AR模型谱估计,将肢体运动相关的Mu节律(8~12Hz)和Beta节律(20~24Hz)谱值归一化作为特征值,构成的二维特征向量提供给基于距...
提出了一种基于归一化AR模型谱值和Mahalanobis距离的想像手部运动脑电信号识别方法.对C3和C4电极脑电信号进行AR模型谱估计,将肢体运动相关的Mu节律(8~12Hz)和Beta节律(20~24Hz)谱值归一化作为特征值,构成的二维特征向量提供给基于距离测度的Mahalanobis距离分类器进行模式识别.对国际BCI竞赛相关数据进行测试,最高分类正确率和最大互信息分别达到了92.86%和0.653 9bit,优于目前已发表成果的识别水平.
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关键词
脑电信号
运动想像
AR模型谱值
归一化
脑-机接口
原文传递
题名
基于归一化AR模型谱值的运动想像脑电识别
被引量：
1
1
作者
周瑛
罗志增
机构
杭州电子科技大学机器人研究所
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S1期85-88,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172134)
文摘
提出了一种基于归一化AR模型谱值和Mahalanobis距离的想像手部运动脑电信号识别方法.对C3和C4电极脑电信号进行AR模型谱估计,将肢体运动相关的Mu节律(8~12Hz)和Beta节律(20~24Hz)谱值归一化作为特征值,构成的二维特征向量提供给基于距离测度的Mahalanobis距离分类器进行模式识别.对国际BCI竞赛相关数据进行测试,最高分类正确率和最大互信息分别达到了92.86%和0.653 9bit,优于目前已发表成果的识别水平.
关键词
脑电信号
运动想像
AR模型谱值
归一化
脑-机接口
Keywords
electroencephalogram(EEG)
motor
imagery
AR
power
spectrum
normalization
braincomputer
interface
(
bci
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于归一化AR模型谱值的运动想像脑电识别
周瑛
罗志增
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
原文传递
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