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基于EEG握力变化及想象单次识别研究 被引量：3
1
作者 陈睿 伏云发 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期159-166,共8页
目前基于运动想象(Motor Imagery,MI)的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)可提供的指令数相对较少,为增加新的控制参数,基于脑电(Electroencephalogram,EEG)研究握力变化及想象的单次识别.招募20名被试者参与实验,要求被试者用... 目前基于运动想象(Motor Imagery,MI)的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)可提供的指令数相对较少,为增加新的控制参数,基于脑电(Electroencephalogram,EEG)研究握力变化及想象的单次识别.招募20名被试者参与实验,要求被试者用右手执行三种不同握力大小(4 kg,10 kg,16 kg)的实际或想象任务,对任务期间覆盖运动区的九个通道的EEG数据进行分析,采用共同空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)提取特征,然后利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行单次识别. ELM对三类握力变化及想象的平均单次识别准确率分别为82. 3%±2. 1%和80%±1%,SVM对三类握力变化及其想象的平均单次识别准确率分别为86. 3%±5. 5%和83. 7%±3. 8%.实验结果表明,ELM和SVM能有效地识别三种不同握力大小的实际或想象任务,而SVM的分类结果更好,可望为MI-BCI增加新的控制参数提供新思路. 展开更多
关键词 脑-机接口 脑电 握力变化想象 极限学习机 单次识别
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脑-机接口中错误相关电位的解码算法研究 被引量：3
2
作者 孙劲松 钟子平 +3 位作者 肖晓琳 孟佳圆 许敏鹏 明东 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期463-472,共10页
基于错误相关电位(ErrP)的错误自检测有助于改善脑-机接口系统的实用性。但单试次ErrP信号的准确识别仍是阻碍这一技术发展的难题。为了衡量不同算法解码ErrP信号的能力,本文使用两个不同的公开数据集,对研究与相关应用中常见的4种线性... 基于错误相关电位(ErrP)的错误自检测有助于改善脑-机接口系统的实用性。但单试次ErrP信号的准确识别仍是阻碍这一技术发展的难题。为了衡量不同算法解码ErrP信号的能力,本文使用两个不同的公开数据集,对研究与相关应用中常见的4种线性判别分析算法、2种支持向量机、逻辑回归以及判别典型模式匹配(DCPM)共8个算法展开对比。文中主要分析了算法的分类正确率和算法性能随训练集样本数量的变化情况。实验结果表明DCPM具有最佳的综合性能。本研究揭示了各算法性能与训练样本数目和ErrP试验范式间的相互影响,为研究与实际应用中ErrP解码算法的选择提供参考。 展开更多
关键词 脑-机接口 错误相关电位 模式识别 单试次检测
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错误相关负电位单次检测技术研究
3
作者 张锐 逯鹏 +2 位作者 牛新 刘素杰 胡玉霞 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期606-612,共7页
当个体在感知发生错误时,会在头皮额中央区产生错误相关负电位(ERN)。ERN信噪比低、个体差异大,单次检测ERN比较困难。本文采用ERN大脑活动模式图和离线识别正确率的方法优选脑电信号通道,进一步基于ERN离线识别正确率对时间段进行优选... 当个体在感知发生错误时,会在头皮额中央区产生错误相关负电位(ERN)。ERN信噪比低、个体差异大,单次检测ERN比较困难。本文采用ERN大脑活动模式图和离线识别正确率的方法优选脑电信号通道,进一步基于ERN离线识别正确率对时间段进行优选,然后基于小波变换对ERN的低频时域特征与高频时—频域特征进行了分析,在此基础上提出了ERN的单次检测算法。最后,通过使用优选出的6个通道反馈刺激后200~600 ms的脑电数据,提取0~3.9 Hz频段的降采样点特征和3.9~15.6 Hz频段的能量、方差特征,对ERN和非ERN进行单次识别,在10名受试者中实现了72.0%±9.6%的识别正确率。本文的研究结果有助于错误指令实时纠正技术在脑—机接口在线系统中的应用。 展开更多
关键词 错误相关负电位 脑—机接口 小波变换 时频域特征 单次检测
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