| 基于近似熵的思维脑电信号分类研究 |
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| 引用本文： | 何为,陈香,杨基海.基于近似熵的思维脑电信号分类研究[J].生物医学工程研究,2004,23(4):211-214. |
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| 作者姓名： | 何为 陈香 杨基海 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学电子科学与技术系,安徽合肥,230026 |
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| 摘 要： | 采用近似熵(approximate entropy，Apen)作为脑电信号的特征参数对不同思维作业脑电信号进行了分类研究，并对近似熵算法中参数的选择以及互近似熵在思维脑电分类的应用进行了讨探。研究结果表明，近似熵特征在思维作业脑电信号的分类中取得了较好的应用效果。近似熵作为EEG的信号特征为提高思维作业脑电信号的分类正确率提供了一种新的途径，在基于思维作业BCI的应用中具有重要的实用价值。
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| 关 键 词： | 脑电信号 近似熵 EEG 研究结果 正确率 信号特征 参数 分类研究 |
| 文章编号： | 1672-6278(2004)04-0211-04 |
| 修稿时间： | 2004年11月5日 |
Classification of EEG Signal Based on Approximate Entropy |
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| HE Wei,CHEN Xiang,YANG Ji-hai.Classification of EEG Signal Based on Approximate Entropy[J].Journal Of Blomedical Englneerlng Research,2004,23(4):211-214. |
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| Authors: | HE Wei CHEN Xiang YANG Ji-hai |
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| Abstract: | Approximate entropy(Apen) was applied as the feature of EEG signal to classify different mental tasks, and investigate how to select the parameters,how to apply cross apen to classify different mental tasks. The results showed that the classification accuracy of Apen had better classification effects. Apen can be used as a new method to classify different mental tasks to promote the accuracy of classification and it show the certain practical value in mental task BCI system. |
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| Keywords: | Mental task EEG signal classification Approximate entropy Cross approximate entropy |
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