中央高校基本科研业务费专项资金(N110303005)
- 作品数:3 被引量:28H指数:3
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- 基于多类运动想象任务的脑电信号分类研究被引量:6
- 2012年
- 针对基于多类任务的运动想象(MI)脑电(EEG)信号的分类问题,使用共空间模式(CSP)特征提取方法,分别提取了"一对一"和"一对多"两种特征提取策略下的多类任务MI EEG信号的特征。结合特征提取阶段的不同策略设计了基于支持向量机(SVM)的多类任务分类方法,分类结果表明:基于各分类器决策值的"一对一"SVM分类输出的方法的分类效果明显优于基于投票输出方法,并且略高于"一对多"分类策略下的分类结果,说明了这一方法的有效性。
- 刘冲王宏赵海滨颜世玉
- 关键词:支持向量机
- 多类运动想象任务脑电信号的KNN分类研究被引量:13
- 2012年
- 针对基于多类任务的运动想象脑电信号的特点,使用共空间模式特征提取方法分别在"一对一"和"一对多"2种特征提取方法下提取了4类任务(想象左右手、双足以及舌头)运动想象脑电信号的特征。设计了基于多类任务模式的k最近邻分类器,针对多类任务分类过程中会出现不同类别的样本点数相等的情况,通过判断距离的方法改进了分类器,对2种特征提取方法下的共空间模式特征进行分类,分类结果的平均最大Kappa系数分别达到了0.55和0.59,说明了该特征提取及分类方法对该数据集的有效性。
- 刘冲颜世玉赵海滨王宏
- 脑电信号频带能量特征的提取方法及分类研究被引量:9
- 2012年
- 研究了基于运动想象脑电信号脑-机接口的特点,根据事件相关去同步和事件相关同步现象对GRAZ大学提供的想象左右手运动时的脑电数据进行μ节律和β节律处的频带能量提取,针对频带能量特征提取过程中滑动时间窗口长度往往依据经验选择的缺点,提出使用交叉验证的方法对最佳滑动时间窗口的长度进行选择,通过对比几种分类器的分类结果,得出在窗口长度为2s时使用支持向量机分类器可以获得最佳分类效果,对训练数据集的平均分类识别正确率最大可以达到91.4%,而在该窗口长度下对测试数据集的最大分类正确率为87.9%,最大互信息0.56bit,表明该频带能量特征提取方法结合支持向量机分类器比较适合于BCI的研究。
- 刘冲赵海滨李春胜王宏
- 关键词:脑-机接口支持向量机