【摘 要】
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针对运动想象脑电信号实现任务少、识别准确率低等问题,提出了一种基于小波包分解的共空间模式脑电信号特征提取方法.该方法通过长短期记忆网络进行脑电信号解码,采用独立成分分析的方法将运动想象信号进行盲源分离,采用小波包分解方法将每个通道脑电信号按频率分为8组.计算每组信号的功率值,采用递归特性消除方法去除对分类不重要的10个节点特征,将被选择的节点信号采用1对1共空间模式提取空域特征,将特征矩阵输入长短期记忆网络进行脑电信号解码,得到4类运动想象信号分类结果.采用本文方法对公开的脑机接口竞赛数据集(包括左手想象
【机 构】
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南京航空航天大学 自动化学院,江苏 南京 210016;中国航天员科研训练中心 人因工程国防科技重点实验室, 北京 100094;中国航天员科研训练中心 人因工程国防科技重点实验室, 北京 10009
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针对运动想象脑电信号实现任务少、识别准确率低等问题,提出了一种基于小波包分解的共空间模式脑电信号特征提取方法.该方法通过长短期记忆网络进行脑电信号解码,采用独立成分分析的方法将运动想象信号进行盲源分离,采用小波包分解方法将每个通道脑电信号按频率分为8组.计算每组信号的功率值,采用递归特性消除方法去除对分类不重要的10个节点特征,将被选择的节点信号采用1对1共空间模式提取空域特征,将特征矩阵输入长短期记忆网络进行脑电信号解码,得到4类运动想象信号分类结果.采用本文方法对公开的脑机接口竞赛数据集(包括左手想象信号、右手想象信号、舌头想象信号、双脚想象信号)前3位受试者数据进行验证,结果表明:本文方法的识别准确率分别为90.28％、94.25％、96.55％,平均识别准确率达到93.69％.与其他方法对比,本文方法识别准确率较高.用识别的脑电信号作为解码控制信号,控制虚拟太空环境中的空间机械臂顺时针或逆时针运动,达到抓取空间中目标物体的目的.
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