基于汉字默读的运动想象脑电信号识别研究OACSTPCD
基于运动想象的脑机接口(BCI)系统被广泛用于医疗康复领域,但随着想象任务的增多,分类准确率会急剧下降。为提高个体多类运动想象脑电信号(EEG)的识别准确率,文中设计附加汉字默读(4个汉字)的运动想象实验范式,采用共空间模式(CSP)+Fisher分类器和卷积神经网络两种方式对脑电信号进行特征提取并分类,验证附加默读对分类准确率的影响。结果表明:CSP+Fisher分类器方式下,附加默读的运动想象任务平均分类准确率(37.78%±3.46%)优于…查看全部>>
金铭;郭苗苗;李梦凡;蔡梓良
河北工业大学电气工程学院省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津300130 河北工业大学电气工程学院天津市生物电工与智能健康重点实验室,天津300130河北工业大学电气工程学院省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津300130 河北工业大学电气工程学院天津市生物电工与智能健康重点实验室,天津300130河北工业大学电气工程学院省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津300130 河北工业大学电气工程学院天津市生物电工与智能健康重点实验室,天津300130河北工业大学电气工程学院省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津300130 河北工业大学电气工程学院天津市生物电工与智能健康重点实验室,天津300130
信息技术与安全科学
运动想象脑电信号汉字默读卷积神经网络共空间模式+Fisher分类器脑机接口
《现代电子技术》 2022 (10)
P.137-141,5
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