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融合单通道框架及多通道框架的运动想象分类 被引量：7
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作者 何群 杜硕 +2 位作者 张园园 江国乾 谢平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期20-29,共10页
针对运动想象脑电信号非平稳、非线性、低信噪比的特点,多种分析方法被广泛应用于运动想象脑电信号特征提取研究中。但单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道脑电间的交互信息,且现有特征指标未考虑到通道间的非线性动力学耦合特性。为... 针对运动想象脑电信号非平稳、非线性、低信噪比的特点,多种分析方法被广泛应用于运动想象脑电信号特征提取研究中。但单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道脑电间的交互信息,且现有特征指标未考虑到通道间的非线性动力学耦合特性。为此,提出一种融合单通道时-频特征和多通道耦合特征的运动想象脑电分析方法策略。通过引入多变量经验模态分解（MEMD）将脑电信号分解为具有共有震荡模式的固有模态函数（IMFs）,然后对有效特征频带下的IMF分量获取单通道的边际谱（MS）及瞬时能谱（IES）时-频特征和多通道的互样本熵（CSampEn）、锁相值（PLV）及锁频值（FLV）耦合特征,将融合特征输入加权线性判别分类器（LDA）进行运动想象模式识别。实验引入BCI 2008竞赛Dataset IIb数据集与实测数据进行分析,结果表明所提方法可有效提升运动想象脑电识别率,实验中竞赛数据集的9名受试者的平均识别率与平均Kappa系数分别达到80.1%与0.62,与其他方法相比提高了分类精度,为运动想象脑-机接口研究提供了新思路。 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 多变量经验模态分解 单通道时-频特征 多通道耦合特征 非线性动力学耦合特征
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