【摘 要】
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为了实现脑-计算机接口（BCI）系统,对运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.将大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号分成4段,分别建立六阶AR参数模型进行功率谱估计,再对每
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2002CB312102);霍英东教育基金资助项目(91055);教育部回国留学人员基金(教外司留文546号)资助项目
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为了实现脑-计算机接口（BCI）系统,对运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.将大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号分成4段,分别建立六阶AR参数模型进行功率谱估计,再对每段数据的功率谱求和构造特征矢量,提供给误差反向传播算法进行左右手运动想象脑电模式分类.结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步（ERD）和事件相关同步（ERS）的变化时程.另外,该方法识别率高,复杂性低,适合在线脑-计算机接口的应用.
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