基于小波和主成份的IRBCI异步化研究

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32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％.
作者：谢国栋官金安
作者单位：中南民族大学湖北武汉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
母体文献：第27届MICONEX2016科学仪器惠及民生系列分会场——2016年中国环境与安全监测技术研讨会论文集
会议名称：第27届MICONEX2016科学仪器惠及民生系列分会场——2016年中国环境与安全监测技术研讨会  
会议时间：2016年9月22日
会议地点：北京
主办单位：中国仪器仪表学会
语种：chi
分类号：
关键词：脑机接口异步化  空闲状态  模拟阅读  小波分析  主成分分析
在线出版日期：2020年7月9日
基金项目：
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2024-11-30 20:32 上传 基于小波和主成份的IRBCI异步化研究.pdf

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