基于多特征和BP神经网络的脑-机接口研究

研究了一种基于运动想象识别的脑-机接口(BCI)系统,通过提取想象过程中的脑电信号(EEG)中Alpha波特征,采用多特征分类的方法,以提高脑-机接口系统运动想象识别的正确率。针对脑电信号单特征分类精确度低、耗时长等缺点,采用自回归模型法、统计特征提取和频域分析的方法对Alpha波提取多个特征值,利用BP神经网络进行分类,对运动想象进行识别。通过实验验证了其识别率较高,取得了预期的效果,证明了多特征融合结合BP神经网络运用于脑机接口系统的可行性。...

Full description

Bibliographic Details

Published in:	电子技术应用 Vol. 43; no. 9; pp. 72 - 75
Main Author:	刘光达 王灿 李明佳 孙瑞辰 蔡靖 宫晓宇
Format:	Journal Article
Language:	Chinese
Published:	吉林大学仪器科学与电气工程学院,吉林长春,130061 2017
Subjects:	多特征;BP神经网络;脑-机接口;运动想象;Alpha波 BP neural network BP神经网络 运动想象 Alpha波 brain-computer interface 脑-机接口 multi-feature motor imagery Alpha wave 多特征
Online Access:	Get full text
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!