文献类型：期刊文章

作　　者：李坤[1] 褚蕾蕾[2] 朱世东[1] 吴小培[1]

机构地区：[1]安徽大学计算智能与信号处理重点实验室,安徽合肥230039 [2]淮北煤炭师范学院物理系,安徽淮北235000

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目(60271024);安徽省人才资助基金项目(2004Z028)

年　　份：2006

卷　　号：16

期　　号：8

起止页码：157-159

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术。文中提出了基于mu节律能量为脑电特征的意识任务分类思想,对被测试者想象左右手运动的脑电mu节律能量(二阶矩)及其动态变化情况进行研究。实验结果表明,基于mu节律能量的想象左右手运动意识识别和分类的正确识别率可达85%。二阶矩计算简单,而且可在线计算,故可以认为,基于mu节律能量为脑电特征的意识任务分类在脑机接口的应用中有较高的实用价值。

关 键 词：nm节律  脑机接口 脑电 运动想象  特征提取 分类  

分 类 号：TP18]