基于小波和主成份的IR-BCI异步化研究

作     者：谢国栋 官金安 Xie Guodong;Guan Jin-an

作者机构：中南民族大学生物医学工程湖北武汉430074 认知科学国家民委重点实验室湖北武汉430074 医学信息分析及肿瘤诊疗湖北省重点实验室湖北武汉430074 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(91120017) 中央高校基本科研业务费资助项目(CZY13031) 

出 版 物：《现代科学仪器》 (Modern Scientific Instruments)

年 卷 期：2016年第33卷第6期

页      码：134-138,142页

摘      要：空闲状态的识别一直是实现脑机接口异步化的难点。本文通过设计闭眼、文本阅读、自由思想三种空闲状态和模拟阅读工作状态的方案，用主成份和小波变换结合的方法（WPCA）来实现本模式下空闲状态的检测。结果表明：用32个通道的WPCA刻划特征可以识别出工作状态和空闲状态。在用主分量分析时，使用52个通道进行特征提取的识别效果显著优于比单独使用其中的一些通道的识别效果，并且两种方法结合使用比单独使用其中的一种分类的正确率要高，最高能够达到96％。

主 题 词：模拟阅读 异步 小波分析 主成分分析 SVM 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

馆 藏 号：203216195...