浙江省教育厅科研计划(Y200909010)
- 作品数：2 被引量：28H指数：1
- 相关作者：孙曜罗志增李亚飞孟明韦巍更多>>
- 相关机构：杭州电子科技大学浙江大学更多>>
- 发文基金：浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法被引量：27
- 2011年
- 针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法。用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别。对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果。
- 罗志增李亚飞孟明孙曜
- 关键词：脑电信号小波包变换SVM分类器
- 基于典型相关分析的眼动辅助脑电假手动作识别方法研究被引量：1
- 2011年
- 目的解决采用单纯运动想象方式难于获得具有明显特征的脑电信号(EEG)进而导致假手动作识别困难的问题。方法利用伴随大脑思维过程的自然眼部运动所引发的眼电信号增强运动想象脑电信号特征,获得便于识别的眼动辅助运动想象脑电信号。通过对类内样本集及类间样本集进行典型相关分析来选取模式识别的特征变量;再提取待识别信号集与各模式样本信号集间作为特征变量的典型变量,依据其相关性强弱进行分类识别。结果应用所提出方法进行假手6种动作识别所获得的平均识别率为87.6%,远高于基于单纯运动想象脑电信号进行对比实验所获得的识别率。结论眼动辅助运动想象脑电信号较之单纯运动想象脑电信号,具有更大的类间差异,更强的类内相似度,应用本文方法能显著提高脑电假手的动作识别率。
- 孙曜罗志增韦巍
- 关键词：脑电图眼电图假手
