基于归一化AR模型谱值的运动想像脑电识别
提出了一种基于归一化AR模型谱值和Mahalanobis距离的想像手部运动脑电信号识别方法.对C3和C4电极脑电信号进行AR模型谱估计,将肢体运动相关的Mu节律(8～12 Hz)和Beta节律(20～24 Hz)谱值归一化作为特征值,构成的二维特征向量提供给基于距离测度的Mahalanobis距离分类器进行模式识别.对国际BCI竞赛相关数据进行测试,最高分类正确率和最大互信息分别达到了92.86％和0.653 9 bit,优于目前已发表成果的识别水平.
手部运动想像 脑电信号 模式识别 自回归模型
周瑛 罗志增
杭州电子科技大学机器人研究所,浙江 杭州 310018
国内会议
长沙
中文
85-88
2013-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）