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基于不同特征參數(shù)的腦電信號分類 Mental Task EEG Signal Classification with Different Signal Features |
| 作者： 陳香;楊基海;葉硃;何為;梁政;馮煥清 |
| 單位：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系,合肥,230026 |
| 關(guān)鍵詞： 思維作業(yè)%腦電信號%AR模型%相關(guān)系數(shù)%信息熵 |
| 分類號： |
| 出版年·卷·期（頁碼）：2004·23·4（272-276） |
| 摘要： |
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分別以自回歸(autoregression,AR)模型系數(shù)、相關(guān)系數(shù)和信息熵作為信號特征對不同思維作業(yè)腦電(EEG)信號進(jìn)行分類,其中相關(guān)系數(shù)和信息熵均是首次用于思維作業(yè)EEG信號的特征提取.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,采用信息熵作為EEG信號特征的分類準(zhǔn)確率總體上明顯高于采用另兩種特征參數(shù),且受提取特征的數(shù)據(jù)分段長度的影響最小,有利于提高基于思維作業(yè)實(shí)時腦- 機(jī)接口的通信準(zhǔn)確度和速率.同時,研究結(jié)果也進(jìn)一步證實(shí)了高頻信息可用于EEG的分類. |
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| 參考文獻(xiàn)： |
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