文献类型：期刊文章

作　　者：徐宝国[1] 宋爱国[1] 费树岷[2]

机构地区：[1]东南大学仪器科学与工程学院,江苏南京210096 [2]东南大学自动化学院,江苏南京210096

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家863高技术研究发展计划(No.2009AA01Z311;2008AA04Z0202);国家自然科学基金(No.60775057);中国博士后基金面上项目(No.20100481090)

年　　份：2011

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：1025-1030

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20112614102864)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于离散小波变换和AR模型的方法.利用Daubechies类小波函数对脑电信号进行3层分解,抽取小波变换系数的统计特征;利用Burg算法提取脑电信号6阶AR模型系数.将这两类特征进行组合后使用神经网络、支持向量机、马氏距离线性判别进行分类并比较分析.采用BCI2003竞赛数据,以分类精度与竞赛的最好结果进行了比较,表明了所提出方法的有效性.在脑电信号控制机器人的在线系统中,该模式识别算法的平均准确度达到了89.5%.该特征提取和分类方法为在线脑机接口系统的研究提供了新的思路.

关 键 词：在线脑机接口  运动想象  小波变换

分 类 号：TB99]