| 基于ECoG的运动想象分类 |
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| 引用本文： | 安滨,江朝晖,宁艳,陈强,冯焕清. 基于ECoG的运动想象分类[J]. 中国生物医学工程学报, 2007, 26(1): 64-68 |
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| 作者姓名： | 安滨 江朝晖 宁艳 陈强 冯焕清 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026
2. 合肥工业大学生物医学工程系,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;中国科技大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 目的 以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本，识别几天后重复进行的运动想象任务。方法 以动作感知皮层区脑电图（ECoG）的μ节律（8Hz-13Hz频段）功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性，从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法（CSP）滤波提高信噪比，使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别，其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果 测试样本的预测精度达到94％。结论 利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定（想象）运动；共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比；只要预处理、特征抽取及分类得当，时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。
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| 关 键 词： | 运动想象 皮层脑电图 μ节律 共同空间特征法滤波 K近邻 |
| 文章编号： | 0258-8021（2007）01-0064-05 |
| 收稿时间： | 2005-09-14 |
| 修稿时间： | 2006-10-12 |
Classifying ECoG-Based Motor Imagery Tasks |
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| AN Bin,JIANG Zhao-Hui,NING Yan,CHEN Qiang,FENG Huan-Qing. Classifying ECoG-Based Motor Imagery Tasks[J]. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2007, 26(1): 64-68 |
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| Authors: | AN Bin JIANG Zhao-Hui NING Yan CHEN Qiang FENG Huan-Qing |
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