文献类型：期刊文章

作　　者：刘伯强[1] 张振旺[1] 刘忠国[1] 高均波[1] 于兰兰[2]

机构地区：[1]山东大学控制科学与工程学院生物医学工程系,山东济南250062 [2]山东理工大学电气与电子工程学院,山东淄博255000

出　　处：《生物医学工程研究》

基　　金：山东省自然科学基金资助项目(Y2005C68)

年　　份：2007

卷　　号：26

期　　号：1

起止页码：20-23

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了解决脑机接口(BCI)中不同意识任务下脑电信号分类问题,针对运动想象脑电(EEG)的事件相关去同步/同步(ERD/ERS)现象,提出一种基于支持向量机(SVM)的实用分类算法。该算法首先对脑电信号进行滤波,获得对运动想象比较敏感的频段,对滤波后的脑电信号,通过去均值减小由于均值不同所造成的误差,然后,再提取基于ERD/ERS的脑电能量场强特征,对提取的特征,运用支持向量机(SVM)进行分类,得到了满意的效果。结果表明,此方法可为脑机接口技术的应用提供有效的手段。

关 键 词：运动想象  脑机接口 事件相关同步/去同步  能量场强  支持向量机

分 类 号：R318[生物医学工程类]