【摘 要】
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通过建立"碗-球"模型,执行有视觉引导的边界规避任务,以提高受试者的脑电唤醒度。在与"碗-球"模型交互过程中,采集10名健康被试关于左、右手两类运动任务的脑电数据,通过对脑
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,燕山大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605419),河北省自然科学基金(E2018203433),河北省中央引导地方科技发展资金(206Z0301G)
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通过建立"碗-球"模型,执行有视觉引导的边界规避任务,以提高受试者的脑电唤醒度。在与"碗-球"模型交互过程中,采集10名健康被试关于左、右手两类运动任务的脑电数据,通过对脑电的优化特征进行分类,以实现对运动意图的解码。基于边界规避任务诱发的脑电信号进行8~13 Hz带通滤波,获得特定频带的数据,通过连续小波变换获取脑电的频率分量,生成脑电张量。采用非负CP分解模型提取脑电张量的时间组分特征,再用二维主成分分析优化特征,利用支持向量机(SVM)实现特征分类,并与采用共
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