安徽省人才开发基金(2004Z028)
- 作品数：10 被引量：62H指数：6
- 相关作者：吴小培郭晓静张道信胡人君李坤更多>>
- 相关机构：安徽大学中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省人才开发基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信理学更多>>
- 脑机接口应用中的思维任务分类被引量：4
- 2007年
- 脑电信号(EEG)是研究脑活动的一种重要的信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信成为一种新的人机接口方式。对于五种不同心理作业的思维脑电信号运用独立分量分析(ICA)进行预处理,然后采用6阶的AR模型提取特征,最后应用BP神经网络对AR系数特征进行训练和分类。实验表明,此方法可以达到很好的分类效果,提高了脑电思维作业的准确度。
- 胡人君李坤吴小培
- 关键词：脑电信号独立分量分析自回归模型BP神经网络
- 感知器算法在运动想象脑电模式识别中的应用被引量：3
- 2006年
- 基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术。及时有效地提取和识别与运动想象相关的脑电模式可以帮助严重瘫痪病人控制光标或辅助运动设备以替代其受损的运动功能,建立一种与外界交流沟通的新途径。论文将以EEG(C3,C4)两个通道的mu节律能量作为特征向量,用感知器算法对左右手运动想象脑电模式进行识别,实验结果表明,正确识别率可达87.86%。由于感知器算法计算简单,故可以认为,感知器算法在脑机接口的应用中有较高的实用价值。
- 李坤周晓兰唐希雯张道信吴小培
- 关键词：感知器算法脑电脑机接口特征提取
- 结合ICA和PCA方法的胎儿心电提取被引量：7
- 2007年
- 在生物医学信号处理领域,独立分量分析(PCA)和主分量分析(ICA)是两种广泛应用的方法。但是,这两种方法各有其优缺点。提出了一种新颖的方法,将ICA和PCA相结合,通过求相关的技术,分别取ICA和PCA方法的优点。将该方法应用于从母体腹部测得的多通道信号中提取胎儿心电信号的实验,得到令人满意的结果。研究结果表明,这种结合ICA和PCA的方法能够比较准确地分离出所需要的胎儿心电信号,进而可以对胎儿心电进行监护,因此在临床上具有一定的实用价值。
- 李文娟郭晓静吴小培
- 关键词：主分量分析独立分量分析
- 在线Infomax算法及其在长记录脑电消噪中的应用被引量：5
- 2005年
- 基于信息极大原理的Infomax算法是一种非常有效的盲源分离算法,在信号处理领域中得到了广泛的应用。本文在传统Infomax算法的基础上,提出了一种在线Infomax算法。文中对在线Infomax算法的性能进行了分析和验证,并结合长时间记录的实测脑电信号中的心电伪迹消除问题,对在线Infomax算法和传统Infomax算法的性能进行了进一步的分析比较。实验结果证明,本文提出的在线Infomax算法在时变混合模型中具有良好的收敛性能,并能有效地消除脑电信号中的心电伪迹。
- 吴小培叶中付沈谦张道信
- 关键词：独立分量分析
- 基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法被引量：6
- 2006年
- 提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间的样本点投影到一个高维特征空间,然后在特征空间应用线性Fisher判别。利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较,最后用线性支持向量机进行分类和识别,并与非线性支持向量机进行了比较,结果表明KFDA的识别率明显优于后二者。
- 高湘萍许丹吴小培
- 关键词：核FISHER判别核函数支持向量机
- 运动意识脑电的动态独立分量分析被引量：13
- 2007年
- 研究了用独立分量分析方法进行运动意识脑电信号特征分析的可行性。提出了用峭度极大动态独立分量分析方法进行μ节律提取的新思想。通过对批处理ICA算法和动态ICA算法在运动意识脑电特征分析的结果比较,得出了动态ICA算法更适合于运动意识脑电特征分析和提取。研究中发现,动态ICA混合矩阵系数的时间波形能准确即时地反映受试者进行左右手运动想象时运动神经皮层的μ节律变化,这一结果对脑认知和脑—机接口研究具有较大的实际意义,为独立分量分析方法在事件相关电位(ERP)特征提取中的应用提供了新的思路。
- 吴小培叶中付郭晓静张道信唐希雯
- 关键词：脑电信号
- 基于Mahalanobis距离的运动意识分类研究被引量：7
- 2007年
- 提出基于Mahalanobis距离判别式算法的意识任务分类方法。对被测试者想象左右手运动时脑电信号的mu节律能量变化进行在线动态分析,提取EEG(C3,C4)两个通道的mu节律能量作为特征向量,用Mahalanobis距离判别式算法对左右手运动想象脑电模式进行分类,实验结果表明,正确识别率可达87.86%。
- 李坤周晓兰郭晓静胡人君吴小培
- 关键词：脑电脑机接口特征提取
- 基于滑动窗口的独立分量分析算法被引量：11
- 2007年
- 针对时变混合模型的独立分量分析(ICA)问题,提出了基于滑动窗口的ICA算法.给出了基于滑动窗的分离矩阵递归学习算法,提高了算法的运算效率,因此可应用于独立分量的在线提取和动态独立分量分析等应用场合.另外,针对独立分量排序不确定性所带来的问题,提出了利用峭度值大小对输出信号进行动态排序的思路.仿真实验证明了这一思路是可行的.对窗函数长度的选择问题还进行了探讨,得出了一些有参考价值的结论.实验结果表明,基于滑动窗ICA算法能较好地应用于时变混合模型的独立分量提取,具有良好的盲分离性能.
- 吴小培叶中付郭晓静张道信胡人君
- 关键词：盲源分离独立分量分析
- 基于脑电的意识活动特征提取与识别被引量：7
- 2006年
- 基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.
- 高湘萍吴小培沈谦
- 基于脑电信号的思维任务分类被引量：2
- 2007年
- 脑电信号(EEG)是研究脑活动的一种重要的信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。文中主要对不同心理作业的思维脑电信号运用独立分量分析进行预处理,然后采用AR模型提取特征,最后应用BP神经网络对AR系数特征进行训练和分类。实验表明,此方法可以达到很好的分类效果。
- 胡人君李坤吴小培
- 关键词：独立分量分析特征提取BP神经网络
