基于小波方差的ECoG分类EI北大核心CSCD

针对典型的基于皮层脑电图(ECoG)的脑-机接口(BCI)设计,被试任务为想象左手小指和想象舌头运动,提出了采用小波方差的特征提取方法。首先在小波变换的基础上,提出小波方差的计算方法及其意义,并以此作为特征,从64导联中获取特征较为明显的6个导联进行分析;然后对脑电(EEG)数据进行三层小波分解,根据ERD/ERS现象,提取包含Mu节律和Beta节律的小波系数方差作为特征,采用交叉验证的方法,利用classify进行线性分类。离线分析表明,对训练集和测试集的分类正确率达到90.24%和93.77%,小波方差作为BCI研究中特征提取的方法具有更加简单和有效的特性。